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申请/专利权人：小舟科技有限公司
摘要：本申请公开一种跨域脑电特征分布对齐方法、装置、计算机设备及介质，方法通过获取待对齐的原始脑电数据并进行预处理，获取标准脑电数据和标签信息；根据标准脑电数据对应的时间点信息和通道信息，构建脑电数据矩阵并输入至预设的卷积神经网络，输出脑电数据矩阵对应的全局特征；将全局特征输入至预设的广义低秩近似分解模型,以分解为低秩分量和稀疏分量，分别对低秩分量和稀疏分量进行特征选取，分别计算输出的低秩特征通道数据和稀疏特征通道数据与预设的专家知识数据的相似度信息，根据相似度信息在低秩特征通道数据和稀疏特征通道中确定目标特征通道数据；根据迭代特征对齐算法对目标特征通道数据进行跨域数据的特征分布对齐。
主权项：1.一种跨域脑电特征分布对齐方法，其特征在于，包括：获取待对齐的原始脑电数据，对所述原始脑电数据进行预处理，获取标准脑电数据和标签信息；根据所述标准脑电数据对应的时间点信息和通道信息，构建所述原始脑电数据对应的脑电数据矩阵；将所述脑电数据矩阵输入至预设的卷积神经网络，输出所述脑电数据矩阵对应的全局特征；将所述全局特征输入至预设的广义低秩近似分解模型,将所述全局特征分解为低秩分量和稀疏分量，分别对所述低秩分量和稀疏分量进行特征选取，输出低秩特征通道数据和稀疏特征通道数据；分别计算所述低秩特征通道数据和稀疏特征通道数据与预设的专家知识数据的相似度信息，根据所述相似度信息在所述低秩特征通道数据和稀疏特征通道中确定目标特征通道数据；根据迭代特征对齐算法对所述目标特征通道数据进行跨域数据的特征分布对齐,输出对齐后的所述目标特征通道数据；其中，在所述迭代特征对齐算法中，所述原始脑电数据为目标域数据，所述标准脑电数据和标签信息为源域数据，完成对所述原始脑电数据的特征分布对齐。
全文数据：
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百度查询： 小舟科技有限公司 跨域脑电特征分布对齐方法、装置、计算机设备及介质
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