基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增方法及其系统

AITNT
正文
推荐专利
基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增方法及其系统
申请号:CN202410965778
申请日期:2024-07-18
公开号:CN118940031A
公开日期:2024-11-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增方法,包括以下步骤:S1:采集用户的脑电数据进行预处理,并转化为二维矩阵阵列;S2:将所有用户的数据进行对齐标准化,并划分为训练集与测试集;S3:构建扩散增强模型,利用训练集数据训练扩散增强模型;S4:构建并训练多尺度时空感知模型;S5:通过训练好的扩散增强模型生成增强样本,将增强样本与真实样本混合输入到多尺度时空感知模型中进行微调,得到训练好的多尺度时空感知模型;S6:将测试集输入到训练好的多尺度时空感知模型中,得到分类好的情感标签。还公开了一种基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增系统。本发明能端到端地实现高准确度的情感识别。
技术关键词
数据扩增方法 训练集数据 空间频率特征 样本 扩增系统 脑电采集设备 长短期记忆网络 输入多尺度 模型训练模块 标签 矩阵 阵列 识别模块 噪声 参数 阶段 信号
系统为您推荐了相关专利信息
1
用于舞台表演的音频控制方法和系统
音频控制方法 频段 交互模型 音箱系统 样本
2
一种应用于多种果实的糖度样本分析方法、系统及设备
时序预测模型 样本分析方法 果实 果渣 果汁
3
烟支缺陷的自动检测方法、装置、设备及存储介质
烟支检测设备 复合机器人 自动检测方法 烟支输送线 样本
4
一种船舶水下辐射噪声在线预测模型的构建方法
船舶水下辐射噪声 船舶辐射噪声 集成学习模型 学习器 振动传感器
5
一种基于孤立森林与时序分析的数据挖掘方法及系统
可再生能源 数据挖掘方法 异常数据 样本 时序特征
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号