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一种基于脉冲群智能算法并结合STFT-PSD和PCA的癫痫时期分类方法
成果名称: | 一种基于脉冲群智能算法并结合STFT-PSD和PCA的癫痫时期分类方法 | 关键字: | 分类 , 准确率 , psd , stft , 个体 , 癫痫 , wpt , snm , 提取 , 脉冲 | 应用行业: | 医药制造业 |
高新技术领域: | 生物、医药和医疗器械技术 | 所在地: | 北京市 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201910940945.4 | 成果体现形式: | 成果属性: | ||
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 高端装备制造 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 北京工业大学 | 第一完成单位属性: | 技术成熟度: | ||
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 5.00 | 所属十强产业: |
本文公开了一种癫痫时期特征提取及分类方法。首先,对原始的癫痫脑电数据进行随机打乱预处理,并分别划分4折的训练集和测试集。其次,采用结合方法对预处理后的数据提取特征,一方面,通过WPT或STFT-PSD提取非线性的时频特征,然后,在得到的时频特征上再结合PCA算法提取脑电数据的主成分特征,并消除噪声和冗余特征,并作为特征提取的最终特征。最后,采用脉冲神经网络对提取的特征做分类分析,脉冲神经网络算法不仅考虑个体互助和信息交互,拥有很强的鲁棒性;并且它模拟的神经元更加接近大脑中真实的神经元,考虑更多的时间信息,拥有更强的计算能力。
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