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申请/专利权人：之江实验室
申请日：2024-01-03
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118013352A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/2134;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明公开了一种基于异构图网络的EEG‑fNIRS运动想象识别方法和装置，该方法包括：同步采集EEG和fNIRS运动想象数据及其标签，并进行预处理；构建运动想象识别网络，运动想象识别网络包括用于提取EEG和fNIRS运动想象数据时间特征的时间特征提取模块、用于提取空间特征的异构图卷积模块和用于预测运动想象类别的分类器；将预处理后的运动想象数据作为样本输入运动想象识别网络进行训练，使用交叉熵作为损失函数，采用反向传播方法更新参数，获取训练好的运动想象识别网络；将待识别的运动想象数据输入训练好的运动想象识别网络，获取运动想象类别。本发明能够更好地融合两种模态信号，有效提高运动想象任务的识别性能。
主权项：1.一种基于异构图网络的EEG-fNIRS运动想象识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1同步采集EEG和fNIRS运动想象数据及其对应的标签，并分别对采集到的EEG信号数据和fNIRS信号数据进行预处理；2基于异构图网络构建运动想象识别网络，所述运动想象识别网络包括时间特征提取模块、异构图卷积模块和分类器；其中，所述时间特征提取模块用于提取EEG信号数据和fNIRS信号数据的时间特征，所述异构图卷积模块用于提取空间特征，所述分类器用于预测运动想象类别；3将预处理后的EEG信号数据和fNIRS信号数据作为样本，输入运动想象识别网络进行迭代训练，使用运动想象识别网络的输出和样本对应的标签之间的交叉熵作为运动想象识别网络的损失函数，采用反向传播方法更新运动想象识别网络的参数，直至损失函数收敛或完成预设的训练次数，以获取训练好的运动想象识别网络；4将待识别的EEG和fNIRS运动想象数据样本输入到训练好的运动想象识别网络中，获取运动想象类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 基于异构图网络的EEG-fNIRS运动想象识别方法和装置
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