客服热线:19932581850

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

次浏览
  • 详细信息
  • 成果简介
  • 成果亮点
  • 前景分析
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。

  • 附件

联系方式

  • 联系人:

    姜女士(技术经理人)

  • 联系电话:

    17310148509

  • QQ/MSN:

  • Email:

  • 通讯地址:

请填写以下信息

  • 联系人姓名:

  • 联系人电话:

  • 手机号:

  • 邮箱:

  • QQ:

  • 工作单位:

  • 地址:

  • 意向说明:

  • 取消 确定

    友情链接

  • logo图片

    专注专业

    资深行业经验,专业技术运作团队

  • logo图片

    信息保密

    专利或技术全方位严格保密,保证用户权益

  • logo图片

    快速转让

    依托大数据,精准对接需求企业,节约成本

  • logo图片

    一站式服务

    技术转让一站式服务,省心更放心