一种运动想象迁移学习的源域样本筛选方法
公开
摘要
本发明公开了一种运动想象迁移学习的源域样本筛选方法，包括以下步骤：截取受试者的脑电信号作为运动想象数据；将一名受试者的运动想象数据设为测试集，其他受试者的数据设为训练集；使用EA对齐方法对测试集和训练集的脑电信号进行对齐；使用TS算法对训练集进行过滤运算，得出最终的源域训练集；利用CSP提取脑电信号中的特征；利用最终的源域训练集数据调整LDA参数，对测试集数据进行分类，识别受试者的运动想象的具体肢体部位。通过对齐从本质上减少了源域样本与目标样本间的差异，再剔除与目标样本差异较大的源域样本，最大化地减少两者之间的差异。
基本信息
专利标题 ：
一种运动想象迁移学习的源域样本筛选方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114601474A
申请号 ：
CN202111669390.8
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
祝磊楚超杨君婷张建海何光发
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区
代理机构 ：
杭州杭诚专利事务所有限公司
代理人 ：
尉伟敏
优先权 ：
CN202111669390.8
主分类号 ：
A61B5/369
IPC分类号 ：
A61B5/369 A61B5/00 G06K9/62 G06V10/764 G06V10/774 G06N20/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/369
脑电图
法律状态
2022-06-10 ：
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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