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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多任务协作的快速序列视觉呈现脑电信号分类方法，包括：获取带标签的原始脑电数据集；对原始脑电数据集进行掩码，生成时间掩码脑电数据集与空间掩码脑电数据集；构建并训练脑电信号分类模型，包括主分类网络、掩码时间自监督学习网络与掩码空间自监督学习网络；基于训练后的主分类网络完成快速序列视觉呈现脑电信号的分类。本发明应用于计算机软件技术领域，通过设计两个基于掩码的自监督学习任务，并创新性的结合监督学习和自监督学习的各自优势，从而解决现有方法时空表示特征提取困难、模型泛化性差、容易过拟合等问题，能够实现快速序列视觉呈现范式下脑电信号的精准分类。
主权项：1.一种基于多任务协作的快速序列视觉呈现脑电信号分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取带标签的原始脑电数据集，其中，所述原始脑电数据集包括若干经过初始化处理后的原始脑电数据；步骤2，基于脑电信号的时间分布特征对所述原始脑电数据集中的脑电数据进行掩码，生成时间掩码脑电数据集，其中，所述时间掩码脑电数据集包括若干带时间掩码的脑电数据；步骤3，基于脑电信号的空间分布特征对所述原始脑电数据集中的脑电数据进行掩码，生成空间掩码脑电数据集，其中，所述空间掩码脑电数据集包括若干带空间掩码的脑电数据；步骤4，构建基于多任务协作学习的脑电信号分类模型，所述脑电信号分类模型包括主分类网络、掩码时间自监督学习网络与掩码空间自监督学习网络，并将原始脑电数据、带时间掩码的脑电数据、带空间掩码的脑电数据分别作为所述主分类网络、所述掩码时间自监督学习网络、所述掩码空间自监督学习网络的输入，联合训练所述主分类网络、所述掩码时间自监督学习网络与所述掩码空间自监督学习网络；步骤5，将待分类的快速序列视觉呈现脑电信号输入训练后的所述主分类网络，完成快速序列视觉呈现脑电信号的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于多任务协作的快速序列视觉呈现脑电信号分类方法
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