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申请/专利权人：深圳技术大学
摘要：本发明提供一种用于EEG情绪分类的类脑模块化回声状态网络及其方法，其包括生成由M个模块构成的储层，并将N个神经元按序分配给M个模块；模块内神经元根据连接概率P1进行随机连接，模块间神经元根据连接概率P2进行随机连接，以此作为储层网络；将储层与输入层和输出层连接，生成M‑ESN模型，并将M‑ESN模型用于EEG脑电情绪分类。本发明通过在M，P1，P2三维参数空间寻优的方法确定最优的参数值，实现的M‑ESN的优化设计，取得了超越已有ESN的分类准确率。本发明优化设计的M‑ESN是一种计算简单、高效的轻量级神经网络模型，为智能可穿戴系统提供了一种高性能的智能边缘计算解决方案。
主权项：1.一种用于EEG情绪分类的类脑模块化回声状态网络的方法，其特征在于，所述类脑模块化回声状态网络包括：模块化回声状态网络模型，即M-ESN模型，所述M-ESN模型的储层采用模块化结构，并将M-ESN用于EEG脑电情绪分类；其中，所述M-ESN模型包括输入层、储层以及输出层，其中，储层中的连接方式为模块化连接；所述方法包括：生成个模块和个储层神经元，并将个神经元按序分配给个模块；模块内神经元根据连接概率进行随机连接，模块神经元根据连接概率进行随机连接，以此作为储层网络；将储层与输入层和输出层连接，生成M-ESN模型，并将M-ESN模型用于EEG脑电情绪分类；其中，连接参数和分别表示模块内的连接概率和模块间的连接概率，为模块个数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳技术大学 一种用于EEG情绪分类的类脑模块化回声状态网络及其方法
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