一种脑机接口模型的训练方法及脑电信号识别方法
公开
摘要
本发明公开了一种脑机接口模型的训练方法及脑电信号识别方法，属于脑机接口领域，本发明通过对基于小批量随机梯度下降训练得到的模糊系统用于脑机接口系统进行研究，首次发现导致脑电信号识别准确度较低的主要原因在于基于小批量随机梯度下降训练模糊系统时存在梯度消失的问题，并进一步发现，该问题是TSK模糊系统的规则激活程度在归一化后尺度过小导致的。基于此，本发明提出了一种HTSK‑LN‑ReLU模型，在现有技术HTSK算法的基础上，增加层正则化技术(LN)放大规则激活强度，并使用ReLU激活函数过滤由层正则化产生的负激活强度，以克服梯度消失的问题，从而提高了脑电信号识别准确度。
基本信息
专利标题 ：
一种脑机接口模型的训练方法及脑电信号识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114298099A
申请号 ：
CN202111613113.5
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-27
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
伍冬睿崔雨琦
申请人 ：
华中科技大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
代理机构 ：
华中科技大学专利中心
代理人 ：
尹丽媛
优先权 ：
CN202111613113.5
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/02
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
2022-04-08 ：
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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