一种脑网络协同分类模型的训练方法

本发明涉及一种脑网络协同分类模型的训练方法，包括：S100、对预先采集的每一用户的至少16通道的脑电信号进行预处理，获取指定频段的预处理后的脑电信号及脑电信号的属性信息；S200、对预处理后的脑电信号进行切片处理并去除干扰信号，获得有效的脑电信号片段；S300、构建用于训练脑网络协同分类模型的连接矩阵；S400、将连接矩阵输入脑网络协同分类模型，获取输出结果，将输出结果的各刺激分类信息与输入的连接矩阵中脑电信号片段的刺激分类信息进行匹配，若匹配结果小于指定阈值，则调整脑网络协同分类模型参数与架构，直至匹配率大于等于指定阈值，获得训练的脑网络协同分类模型。本发明能提升脑电信号的分类精度。