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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日：2024-03-11
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297846A
主分类号：G06T5/77
分类号：G06T5/77;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0499;G06N3/08;G06F17/18
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的缺损脑电图数据修复方法，获取EEG训练数据并进行破坏得到EEG缺损数据，将EEG训练数据和EEG缺损数据组合成训练样本集，构建神经网络模型并接收训练样本集中的EEG缺损数据进行处理，得到EEG恢复数据，根据EEG恢复数据和训练样本集中的EEG训练数据设置损失函数，对神经网络模型进行训练和计算损失得到训练后的神经网络模型，获取真实场景下包含噪声的待修复EEG数据，采用训练后的神经网络模型对待修复EEG数据进行处理，得到修复后的EEG数据。该方法能从损坏的EEG数据中提取有用的信息，并对数据丢失或损坏的部分进行准确地推断，能显著提高对EEG缺损数据修复的精准度。
主权项：1.一种基于注意力机制的缺损脑电图数据修复方法，其特征在于，所述方法包括：S1、从现有经过验证的EEG数据集中获取EEG训练数据，对获取的EEG训练数据通过添加异常噪声或随机掩码进行破坏，得到EEG缺损数据，将EEG训练数据和EEG缺损数据组合成训练样本集；S2、构建神经网络模型，神经网络模型包括依次连接的编码器模块和解码器模块，编码器模块用于接收训练样本集中的EEG缺损数据并进行特征提取，将编码器模块提取的特征通过解码器模块进行恢复，得到EEG恢复数据；S3、根据EEG恢复数据和训练样本集中的EEG训练数据设置损失函数，对神经网络模型进行训练并通过损失函数计算损失，得到训练后的神经网络模型；S4、获取真实场景下包含噪声的待修复EEG数据，采用训练后的神经网络模型对包含噪声的待修复EEG数据进行处理，得到修复后的EEG数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于注意力机制的缺损脑电图数据修复方法
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