一种具备迁移学习能力的脑电信号识别模糊系统方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510024018.X
IPC分类号：A61B5/0476
申请日期：
2015-01-15
申请人：
江南大学

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著录项信息

专利名称	一种具备迁移学习能力的脑电信号识别模糊系统方法
申请号	CN201510024018.X	申请日期	2015-01-15
法律状态	授权	申报国家	暂无
公开/公告日	2015-04-22	公开/公告号	CN104523268A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	A61B5/0476 ? IPC结构图谱： A 人类生活必需 A6 保健；救生；娱乐 A61 医学或兽医学；卫生学 A61B 诊断；外科；鉴定（分析生物材料入G01N，如G01N33/48） A61B5/00 用于诊断目的的测量（放射诊断入A61B6/00；超声波、声波或次声波诊断入A61B8/00）；人的辨识 A61B5/04 测量人体或人体各部分的生物电信号 A61B5/0476 脑电图术〔5〕	IPC分类号	A;6;1;B;5;/;0;4;7;6查看分类表>
申请人	江南大学	申请人地址	江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	江南大学	当前权利人	江南大学
发明人	邓赵红;杨昌健;蒋亦樟;王士同
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种具备迁移学习能力的脑电信号识别模糊系统方法。传统智能识别方法都假设模型的训练集和测试集服从相同的数据分布，因而仅在训练域和测试域数据服从相同分布时方可获取良好的分类性能。本发明所提方法利用迁移学习策略来帮助迁移学习环境下的癫痫脑电信号识别。基于模糊系统构建具备直推式迁移学习能力的0阶TSK型模糊系统建模技术。此技术因具备了迁移学习能力而不再局限于训练域和测试域数据分布一致的假设，允许两者之间存在一定的差异性，不仅在训练域与测试域数据分布相同的场景下保持良好的性能，也大大提高了最终所获模型在多样化的脑电信号识别问题下的识别效果。

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