一种用于脑电图信号分析的多概念鉴别网络的训练方法

本发明适用深度学习技术领域，提供了一种用于脑电图信号分析的多概念鉴别网络的训练方法，该方法包括：构建用于对脑电图信号进行分析的多概念鉴别网络，其中，多概念鉴别网络包括基于编码器‑解码器构建的第一模块和基于生成对抗网络构建的、包含若干鉴别器的第二模块，根据脑电图信号训练集对多概念鉴别网络进行半监督学习训练，直至多概念鉴别网络的目标损失函数收敛，从而不仅减少了网络对大量标记数据的依赖，还提高了网络在不同患者群体中的泛化能力和稳健性，同时，实现通过关注多个辨别性视角来应对脑电图信号的异质性和复杂性，提高对脑电图信号分析的准确性和可靠性，有助于其在多样化环境中进行临床应用。