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摘要：本发明属于癫痫发作预测技术领域，公开了一种基于多元深度自注意卷积网络的癫痫发作预测方法，包括以下步骤：S1、基于数据收集模块，获取癫痫发作前期和间期的脑电信号；S2、基于数据处理模块，对脑电信号进行滤波提纯以及分割，获得时间窗信号片段；S3、基于模型构建与训练模块，构建多元深度自注意卷积网络，实现高精度癫痫发作预测。本发明采用上述一种基于多元深度自注意卷积网络的癫痫发作预测方法，对时间窗信号片段进行高相关性时序上下文预测特征，合理描述波形片段间的时序相关性，增强原始数据的辨识力，提高癫痫发作的预测精度。
主权项：1.一种基于多元深度自注意卷积网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于数据收集模块，获取癫痫发作前期和间期的脑电信号；S2、基于数据处理模块，对脑电信号进行滤波提纯以及分割，获得时间窗信号片段；S3、基于模型构建与训练模块，构建多元深度自注意卷积网络，实现高精度癫痫发作预测。
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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于多元深度自注意卷积网络的癫痫发作预测方法
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