摘要
本发明提供了一种基于降噪扩散概率模型的驾驶行为分类方法、装置及产品,涉及数据处理技术领域。方法包括:获得携带驾驶行为标签的样本脑电信号;将样本脑电信号输入编码器进行编码得到样本编码结果;对样本脑电信号进行扩散处理得到带噪样本脑电信号;将带噪样本脑电信号输入降噪扩散概率模型得到去噪样本脑电信号;将去噪样本脑电信号和样本编码结果输入解码器得到样本解码结果;将样本解码结果输入分类器得到对应的驾驶行为分类结果;根据对应的驾驶行为分类结果和对应的驾驶行为标签,对驾驶行为分类模型进行训练,得到训练完毕的驾驶行为分类模型,以用于对待分类脑电信号进行驾驶行为的预测,从而提升了驾驶行为分类的准确性。
技术关键词
样本
上采样
分类方法
短时傅里叶变换
重构误差
标签
原始脑电信号
噪声预测
分类器
独立分量分析
编码器
输入解码器
模型训练模块
可读存储介质
功率
数据处理技术
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轻量化设计方法
设计约束条件
钢筋混凝土柱
轴向静载荷
柱子
图像异常检测方法
医学
神经网络模型
适配器
样本
储能电站
样本
全生命周期数据
RBF神经网络
阶段