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申请/专利权人：深圳华中科技大学研究院
摘要：本发明提供一种基于再训练的运动想象识别方法、装置和设备，涉及计算机技术领域，其中，运动想象识别方法包括：获取CSP滤波器基准参数和目标分类器基准参数；CSP滤波器基准参数与CSP滤波器的性能参数相关；目标分类器基准参数为基于样本数据训练得到的满足精度需求的目标分类器对应的参数；基于所述CSP滤波器基准参数和所述目标分类器基准参数对预设神经网络的特征提取器和特征分类器分别进行初始化处理，得到第一神经网络；利用梯度下降算法对所述第一神经网络进行优化，得到目标神经网络；将待识别的运动想象EEG数据输入至所述目标神经网络，获取运动想象类别，实现基于传统CSP模型的专家知识和额外分类知识的结合，提高了对运动想象的识别精度。
主权项：1.一种基于再训练的运动想象识别方法，其特征在于，包括：获取CSP滤波器基准参数和目标分类器基准参数；所述CSP滤波器基准参数与CSP滤波器的性能参数相关；所述目标分类器基准参数为基于样本数据训练得到的满足精度需求的目标分类器对应的参数，所述样本数据的类型与待识别的EEG运动想象数据类型相同；所述目标分类器包括LR分类器、SVM分类器或LDA分类器；基于所述CSP滤波器基准参数和所述目标分类器基准参数对预设神经网络的特征提取器和特征分类器分别进行初始化处理，得到第一神经网络；所述特征提取器主要包括卷积层，所述特征分类器主要包括多层感知器；利用梯度下降算法对所述第一神经网络进行优化，得到目标神经网络；将待识别的运动想象EEG数据输入至所述目标神经网络，获取运动想象类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳华中科技大学研究院 一种基于再训练的运动想象识别方法、装置和设备
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