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申请/专利权人：北京工商大学
摘要：本发明提供了一种构建基于脑电模糊熵和连续卷积神经网络的精神分裂症识别模型的方法、系统及计算机存储介质。对脑电波信号预处理，对预处理提取不同节律波段，得到其对应的模糊熵；将各模糊熵映射至矩阵上，构建包含脑电信号的空间信息的三维特征矩阵；采用神经网络对包含各模糊熵信息的三维特征矩阵进行卷积后采用不同注意力机制输出不同识别结果；采用不同投票法对不同识别结果进行结合，得到模型输出的最终识别结果。优点是构建了一种包含脑电特征空间位置信息的三维特征矩阵，将不同注意力机制并行融入基础连续卷积神经网络模型中，构建三个并行的网络模型。在三个模型进行独立训练后，将这些模型在决策层进行融合，构建最佳分类模型。
主权项：1.一种构建基于脑电模糊熵和连续卷积神经网络的精神分裂症识别模型的方法，其特征在于，包括：对脑电波信号进行预处理，得到待处理脑电信号；对各所述待处理脑电信号分别提取各自不同的节律波段，得到各所述节律波段对应的模糊熵；将各所述节律波段对应的各模糊熵映射至矩阵上，构建一包含所述脑电信号的空间信息的三维特征矩阵；构建一包括卷积层与并行注意力机制模型的神经网络，所述卷积层对包含各模糊熵信息的所述三维特征矩阵进行卷积，并采用不同注意力机制对卷积结果进行处理，输出不同识别结果；采用不同投票法对所述不同识别结果进行结合，得到模型输出的最终识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工商大学 一种构建基于脑电模糊熵和连续卷积神经网络的精神分裂症识别模型的方法、系统及计算机存储介质
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