公开(公告)号：CN112336353A

公开(公告)日：2021-02-09

申请号：CN202011214299.2

申请日：2020-11-04

申请人： 西安科技大学

发明人： 王湃 ,  吴凡 ,  乔详 ,  郭春勇 ,  谢双强 ,  秦学斌 ,  汪梅

IPC分类号： A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  G06N3/04

摘要： 本发明公开了一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法，包括步骤：一、获取有效注意力样本数据；二、有效注意力样本数据的预处理；三、均值化预处理后的有效注意力样本数据的去噪；四、构建注意力样本数据库；五、LSTM深度神经网络的训练；六、多级注意力的分级。本发明构建舒尔特方格的注意力采集范式，量化检验指标，提升数据客观性，采用原始脑波数据，保证数据完整性，训练LSTM深度神经网络分级模型，对注意力进行多级分级，预留注意力测试样本数据集合验证注意力等级分级效果，完全可以表征不同注意力水平，保留脑电信号的时序信号的特征提取，极大提高识别准确率。

公开(公告)号：CN113657526A

公开(公告)日：2021-11-16

申请号：CN202110970027.3

申请日：2021-08-23

申请人： 西安科技大学

发明人： 王湃 ,  苗月盈 ,  乔详 ,  加波 ,  郭春勇 ,  刘浪 ,  王美 ,  秦学斌 ,  郇超 ,  张超 ,  赵玉娇

IPC分类号： G06K9/62 ,  G06F30/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/55 ,  G06F17/14

摘要： 本发明公开了一种多分类ERT流型识别方法，包括步骤：一、构建多分类ERT流型仿真模型；二、获取测量电压；三、测量电压的数据处理；四、构建数据库；五、CNN卷积神经网络的训练及测试；六、多分类ERT流型识别。本发明利用电极系统采集测量电压，将一维电压数据信息转变为二维点阵信息，在此基础上进行时域到频域转换，保证原始数据完整性的同时增强数据特征，采用时域和频域双通道样本，提高算法识别不同尺度样本的鲁棒性，构建多流型分类ERT电压图像数据库，增加多组易混淆流型类别，完成较高难度识别任务，选用卷积神经网络进行ERT流型识别方，在识别易混淆流型时具有优越性。

公开(公告)号：CN112336353B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202011214299.2

申请日：2020-11-04

申请人： 西安科技大学

发明人： 王湃 ,  吴凡 ,  乔详 ,  郭春勇 ,  谢双强 ,  秦学斌 ,  汪梅

IPC分类号： A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明公开了一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法，包括步骤：一、获取有效注意力样本数据；二、有效注意力样本数据的预处理；三、均值化预处理后的有效注意力样本数据的去噪；四、构建注意力样本数据库；五、LSTM深度神经网络的训练；六、多级注意力的分级。本发明构建舒尔特方格的注意力采集范式，量化检验指标，提升数据客观性，采用原始脑波数据，保证数据完整性，训练LSTM深度神经网络分级模型，对注意力进行多级分级，预留注意力测试样本数据集合验证注意力等级分级效果，完全可以表征不同注意力水平，保留脑电信号的时序信号的特征提取，极大提高识别准确率。