[發明專利]基于數據增強的卷積神經網絡運動想象腦電分類方法有效
| 申請號： | 202010650831.9 | 申請日： | 2020-07-08 |
| 公開（公告）號： | CN111950366B | 公開（公告）日： | 2023-10-24 |
| 發明（設計）人： | 劉越;杜斌;岳康;田閣良 | 申請（專利權）人： | 北京理工大學 |
| 主分類號： | G06F18/24 | 分類號： | G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/08;G06F3/01 |
| 代理公司： | 北京理工大學專利中心 11120 | 代理人： | 李微微 |
| 地址： | 100081 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 數據 增強 卷積 神經網絡 運動 想象 分類 方法 | ||
1.一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，包括如下步驟：
在Physionet數據集中獲得至少兩類運動想象任務的腦電信號數據；
將所述腦電信號數據輸入到卷積神經網絡中進行訓練，由此實現對腦電信號數據的分類；
其中，所述卷積神經網絡的第一層為卷積層，對腦電信號數據沿時間軸執行卷積操作，且輸出數據尺寸與輸入時一致；
第二層為卷積層，對腦電信號沿著EEG通道軸進行卷積，輸出尺寸減為輸入的一半；
第三層為最大池化層，用于對腦電信號沿時間軸進行池化，核的大小為30個樣本，步長為15；層后的結構進行扁平化處理，形成6300個單維神經元；
最后三層為三個完全連接層，第一個全連接層將神經元的個數從6300降到100，第二個全連接層將神經元的個數從100降到32，最后一個全連接層為softmax層，將神經元的個數從32降到要分類的數據中的神經元數量。
2.如權利要求1所述的一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，對所述腦電信號數據進行數據增強再進行訓練，具體為：
對于Physionet數據集中的原始腦電數據，對每次試驗的每個通道的腦電數據進行歸一化；
隨機選擇兩組以上同類標簽的腦電信號數據，將這些腦電信號數據按通道進行疊加并標準化，生成新的腦電信號數據。
3.如權利要求1或2所述的一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，卷積神經網絡的第一層，采用100個濾波器，核的大小為30個樣本，步長為1。
4.如權利要求1或2所述的一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，采用samepadding方法，對腦電信號數據填充0，以使卷積操作后輸出尺寸與輸入相同。
5.如權利要求1或2所述的一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，卷積神經網絡的使用100個濾波器，核的大小為30個樣本，步長為1。
6.如權利要求1或2所述的一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，卷積神經網絡的第三層，核的大小為30個樣本，步長為15。
7.如權利要求1或2所述的一種運動想象腦電信號分類方法，其特征在于，卷積神經網絡采用Adam優化器、ReLU激活和分類交叉熵的代價函數。
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