一种基于多目标微粒群算法优化的深度学习模型及应用
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摘要

一种基于多目标微粒群算法优化的深度学习模型:采集脑电信号,对采集的脑电信号进行预处理,得到信号为p维的p通道脑电信数据样本集;将p维脑电信数据样本归一化后作为深度学习模型即卷积神经网络的一个数据输入,将对应想象的指令类别作为卷积神经网络末层的输出;建立初步的卷积神经网络;使用多目标微粒群优化算法优化调整初步的卷积神经网络,得到深度学习模型;使用多目标微粒群优化算法实现多目标运动辅助。本发明利用多目标微粒群优化算法解决了人工对深度学习模型进行调整可能出现的局部最优、效率底下、需要先验知识等问题。构建的深度学习模型其输出可以作为控制机械臂或外骨骼等多种设备的信号。

基本信息
专利标题 :
一种基于多目标微粒群算法优化的深度学习模型及应用
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN108319928A
申请号 :
CN201810169310.4
公开(公告)日 :
2018-07-24
申请日 :
2018-02-28
授权号 :
CN108319928B
授权日 :
2022-04-19
发明人 :
高忠科李彦里杨宇轩王新民
申请人 :
天津大学
申请人地址 :
天津市南开区卫津路92号
代理机构 :
天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人 :
杜文茹
优先权 :
CN201810169310.4
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06N3/08  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-19 :
授权
2018-08-17 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20180228
2018-07-24 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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