一种基于双重自注意力机制的大脑神经元锋电位序列特征提取方法

本发明公开了一种基于双重自注意力机制的大脑神经元锋电位序列特征提取方法，包括：采用运动脑机接口获取大脑神经元锋电位数据，预处理后划分为训练集、验证集和测试集；构建双重自注意力机制的时间序列预测模型，模型包含一个位置编码层和一个时序嵌入层，随后是多个双重注意力编码模块构成的编码器；整个编码器外层具有一个平稳化‑去平稳化框架和一个分段注意力框架，最后模型包含一个线性时序预测层；构建交叉熵损失函数，对构建的时间序列预测模型进行训练和评估；使用训练后的模型，进行锋电位时序预测。本发明具有较快计算速度，可以提升锋电位序列特征提取流程的速度，在不同数据集上的预测保持较高的一致性。