[发明专利]基于脑电波信息的老年人护理意图的识别方法

权利要求书

1.一种基于脑电波信息的老年人护理意图的识别方法，其特征在于，包括：

采集老年人不同动作下的脑电信号并转化为对应的信号灰度图；

将信号灰度图输入卷积层进行特征提取；

将得到的特征值输入全连接层进行拟合分类得到不同脑电信号的模型；

对实时监测得到老年人脑电信号进行处理，并将其与模型进行对比，判断分类的结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用德国Brain Products公司生产的脑电信号采集设备进行采集，使用32通道采集信号，通过式(1)将脑电信号转换为对应的信号灰度图

其中，x_i(t)为第i个通道t时刻的测得信号，x_max为本组信号的最大值，y_i(t)为转换后第i通道t时刻的信号灰度值；

经过转换后每组信号可以转化成尺寸为(32,16*8)的灰度图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，模型获取方法包括：

将得到的脑电信号灰度图片集以50为批量进行输入卷积层；

将卷积层得到的输出特征展平成长度为2*56的向量，并输入到全连接层；

全连接层的每一中间层使用Relu作为激活函数，如式(2)

y＝max(0,x) (2)

其中，前一层的每个神经元与其对应的权重乘积后求和后，将和作为Relu函数的自变量，输出即为下一层神经元的值，即式(3)

其中，全连接层输入层神经元值为卷积层得到的输出特征展平成长度为2*56的向量；

输出层使用One-Hot编码形式对最后一层的神经元值进行编码。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

其中，α为学习率，L为交叉熵损失函数

y⁽ⁱ⁾为第i个神经元应有的输出值，h⁽ⁱ⁾为第i个神经元实际输出值。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用One-Hot编码形式的编码结果为：

(1)大脑想象进食的输出标记为[1,0,0,0]；

(2)大脑想象翻身标记为[0,1,0,0]；

(3)大脑想象排泄标记为[0,0,1,0]；

(4)大脑想象饮水标记为[0,0,0,1]；

其中，神经元值大于0.7即认为1，神经元值小于0.25即认为0。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，将实时测得的脑电信号经过卷基层的特征提取和全连接层的拟合得到实时标记机，实时标记与模型进行对比，判断该脑电信号下老年人的想象的动作。