一种基于深度学习混合模型的稳态视觉诱发电位分类方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习混合模型的稳态视觉诱发电位分类方法，包括步骤：1、采用LCD显示器作为刺激源，确定好闪烁频率，选择采集脑电的电极通道，针对多个不同的被试对象进行实验，采集得到稳态视觉脑电信号数据库；2、基于数据库中的短时间序列脑电信号，训练并确定卷积神经网络模型的参数，完成脑电信号特征的自动提取；3、采用卷积深度学习网络的输出作为玻尔兹曼机网络的输入，针对不同被试者对分类网络模型的参数进行微调，确定玻尔兹曼机网络模型的参数。本发明可以很好地实现脑电信号泛化特征的提取，减少脑电信号畸变对信号分类的影响，能够利用短时间长度的脑电信号来很好地完成信号分类。