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一种基于轻量卷积神经网络的脑电数据的在线分类方法

摘要

本发明公开了一种基于轻量卷积神经网络的脑电数据的在线分类方法,应用于云服务平台,云服务平台包括传感层、网关和云端,首先,通过传感层采集用户的脑电数据;然后将采集的脑电数据传入网关,通过网关从云端下载训练好的分类器模型;再基于训练好的分类器模型对采集的脑电数据进行在线分类,EEG片段经医生校准后上传到云端服务器,用于增量式训练模型。本发明能够直接应用于原始EEG,无需进行预处理和特征提取,分类结果精度高且具有实时性。

著录项

  • 公开/公告号CN110796175A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201910940546.8

  • 发明设计人 陈丹;柯亨进;李小俚;陈培璐;

    申请日2019-09-30

  • 分类号

  • 代理机构武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人罗飞

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-12-17 06:34:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190930

    实质审查的生效

  • 2020-02-14

    公开

    公开

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