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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于脑网络的水下目标识别方法，包括如下步骤：S1、招募多位声呐操作员作为受试者进行试验，获取多位受试者对应的多组EEG信号；S2、对步骤S1中获取的多组EEG信号进行预处理；S3、基于改进的脑网络求取算法，对步骤S2中预处理后的EEG信号进行计算求解，得到多组PSI邻接矩阵；S4、选取PSI邻接矩阵的连接节点作为特征，组成特征集，并对每个特征集中的特征进行排序，进而采用6折交叉验证方法，将排序后的特征集划分为训练集与测试集，训练集用于完成分类模型的训练，测试集用于得出该受试者的最终分类准确率；S5、实际进行水下目标识别时，声呐操作员选择与之对应的分类模型完成EEG数据的实时采集与分类，实现水下目标自动识别。
主权项：1.一种基于脑网络的水下目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、招募多位声呐操作员作为受试者进行试验，试验时提供多类水下目标的刺激信号，多名受试者在判断水下目标的同时，获取多位受试者对应的多组EEG信号；S2、对步骤S1中获取的多组EEG信号进行预处理；S3、基于改进的脑网络求取算法，对步骤S2中预处理后的EEG信号进行计算求解，得到多组PSI邻接矩阵；S4、选取PSI邻接矩阵的连接节点作为特征，组成特征集，获得每名受试者对应的特征集，并对每个特征集中的特征进行排序，进而采用6折交叉验证方法，将排序后的特征集划分为训练集与测试集，训练集用于完成分类模型的训练，测试集用于得出该受试者的最终分类准确率；S5、实际进行水下目标识别时，声呐操作员选择与之对应的分类模型完成EEG数据的实时采集与分类，实现水下目标自动识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种基于脑网络的水下目标识别方法
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