一种基于脑电数据的轻量级卷积神经网络识别孤独症方法及系统
技术特征：
1.一种基于脑电数据的轻量级卷积神经网络识别孤独症方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于脑电数据的轻量级卷积神经网络识别孤独症方法，其特征在于，在所述步骤1中的脑电数据采集和预处理模块的子步骤为：
3.一种基于脑电数据的轻量级卷积神经网络识别孤独症系统，其特征在于，包括脑电数据采集和预处理模块、时间卷积模块、时空注意力模块、空间卷积模块、可分离卷积模块、分类模块；
技术总结
本发明公开了一种基于脑电数据的轻量级卷积神经网络识别孤独症方法及系统。包括以下步骤：S1、采集孤独症儿童和正常健康儿童的脑电数据，并利用Matlab平台上的EEGLAB工具箱对脑电数据进行预处理操作；S2、采用多尺度时间卷积核提取脑电信号在时间维度上不同尺度的信息；S3、将时间维度和空间维度的特征整合起来，从而有效地提取脑电信号特征；S4、采用多尺度空间卷积核提取脑电信号在空间维度上的信息；S5、学习总结每个特征图的核心特征，实现特征内和特征间关系的显式解耦，并且将学习到的特征图以最优的方式组合在一起；S6、将学习到的特征图通过一个全连接层，然后通过softmax层得到最终的预测结果。本发明将时间维度和空间维度的特征整合起来，实现了更准确的孤独症分类，为孤独症识别技术的应用提供了更加可靠和高效的解决方案，并且具有更少的参数量，所需的推理时间也更短，解决了模型识别孤独症的效率低下且训练耗时的问题。
技术研发人员：李菁,贾祥威
受保护的技术使用者：天津理工大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26
文档序号 :
【 40123630 】
技术研发人员：李菁,贾祥威
技术所有人：天津理工大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：李菁,贾祥威
技术所有人：天津理工大学
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