一种基于脑网络的水下目标识别方法

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一种基于脑网络的水下目标识别方法
申请号:CN202410882734
申请日期:2024-07-03
公开号:CN118839218B
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于脑网络的水下目标识别方法,包括如下步骤:S1、招募多位声呐操作员作为受试者进行试验,获取多位受试者对应的多组EEG信号;S2、对步骤S1中获取的多组EEG信号进行预处理;S3、基于改进的脑网络求取算法,对步骤S2中预处理后的EEG信号进行计算求解,得到多组PSI邻接矩阵;S4、选取PSI邻接矩阵的连接节点作为特征,组成特征集,并对每个特征集中的特征进行排序,进而采用6折交叉验证方法,将排序后的特征集划分为训练集与测试集,训练集用于完成分类模型的训练,测试集用于得出该受试者的最终分类准确率;S5、实际进行水下目标识别时,声呐操作员选择与之对应的分类模型完成EEG数据的实时采集与分类,实现水下目标自动识别。
技术关键词
分类准确率 求取算法 识别方法 交叉验证方法 声呐 独立成分分析法 网络 后续数据分析 信号采集设备 乳突电极 训练集 海洋 接地电极 序列 噪声 计算方法
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