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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本发明公开了一种用卷积神经网络对概念衍生阶段设计思维脑电数据识别系统和方法。头戴脑电设备实时采集设计思维脑电数据；数据预处理模块对原始的设计思维脑电数据进行清洗与去噪；特征提取模块使用小波包变换提取设计思维脑电数据中的特征数据；训练模块采集不同设计思维下的脑电数据，处理后获得特征数据，获得标签化的脑电数据组成训练数据，输入训练得训练好的模型；分类显示输出模块将实时收集到的待分类的脑电数据输入训练好的模型中，输出分类结果。本发明构造包含时间、频率、极点位置三方面的脑电特征数据，能够快读高效准确地识别设计思维脑电数据的分类，有较高的读取精度与速度。

主权项：1.一种用卷积神经网络对概念衍生阶段设计思维脑电数据识别系统，其特征在于：包括头戴脑电设备，实时采集人体在设计思维下的脑电数据获得设计思维脑电数据，并发送到数据预处理模块；包括数据预处理模块，从头戴脑电设备接收设计思维脑电数据，对原始的设计思维脑电数据进行清洗与去噪；包括特征提取模块，从数据预处理模块接收处理后的设计思维脑电数据，使用小波包变换提取设计思维脑电数据中的特征数据；包括训练模块，通过设计任务实验设置诱发不同的设计思维并控制头戴脑电设备采集不同设计思维下的脑电数据，并经数据预处理模块和特征提取模块处理后获得特征数据，再设置不同设计思维的分类标签，获得标签化的脑电数据组成训练数据；以及将训练数据输入神经网络模型中进行训练，获得训练好的模型并发送到分类显示输出模块；包括分类显示输出模块，将实时收集到的待分类的脑电数据输入训练好的模型中，输出分类结果；在人脑部布置12个电极极点，12个电极极点分别位于F3,T7,CP5,Pz,P7,O1,O2,P8,CP6,T8,F4,Cz；所述的特征提取模块中，针对设计思维脑电数据中的每个脑电极点的信号，通过小波包变化分解提取δ0.5-3.5Hz,θ3.5-8Hz,α8-13Hz,β13-30Hz和γ31-45Hz的五个特征频率下的相同长度的特征数据，对于每个特征频率下的特征数据再采用按照小波包函数重构获得连续的特征信号序列，然后对特征信号序列每200ms进行一次切片，切片后的片段之间的重叠率保持在50%，将五个特征频率下切片后的所有片段组成5×m的二维矩阵，其中m表示单个特征频率下的特征数据切片后的片段总数；共计n个脑电极点形成单个数据格式为5×m×n的三维矩阵，作为输入神经网络模型中的数据；所述的神经网络模型主要由第一卷积层、第一最大池化层、第一InceptionA层、第二卷积层、第二最大池化层、第二InceptionA层、全连接层依次连接构成，第一InceptionA层和第二InceptionA层的拓扑结构均相同，均包括四个1×1卷积层、两个3×3卷积层、5×5卷积层和一个平均池化层；InceptionA层的输入依次经平均池化层、一个1×1卷积层处理后获得第一结果，InceptionA层的输入经仅一个1×1卷积层处理后获得第二结果，InceptionA层的输入依次经一个1×1卷积层、一个5×5卷积层处理后获得第三结果，InceptionA层的输入依次经一个1×1卷积层、连续两个3×3卷积层处理后获得第四结果，将第一结果、第二结果、第三结果、第四结果进行张量拼接的处理输出作为InceptionA层的输出。

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