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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于隐私保护的EEG认知状态评估方法。本发明首先处理获取到的数据，后进行特征提取与特征融合，得到所需的特征向量；其次分别在被试间和跨被试条件下划分训练集和测试集。使用分布式架构为多个EEG私有数据持有者协同训练模型，采用多模型进行被试认知状态的预测，并计算认知评分；同时在验证阶段添加新的模型性能评估指标极端错误率E2R，通过E2R的降低验证方法的有效性。本发明在保护EEF隐私的前提下，训练出了高效的认知状态评估模型，并且，结合分布式学习可以获得多个模型这一优势，采用多模型协同诊断，不仅提高了诊断的准确度，还降低了极端错误诊断出现的概率，向精准认知状态评估迈进一大步，具有可观的应用前景。
主权项：1.基于隐私保护的EEG认知状态评估方法，使用分布式架构为多个EEG私有数据持有者协同训练模型，采用多模型进行被试认知状态的预测，并计算认知评分；同时在验证阶段添加新的模型性能评估指标极端错误率E2R，通过E2R的降低验证方法的有效性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于隐私保护的EEG认知状态评估方法
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