[发明专利]基于机器学习的头部刺激训练装置的实现方法

权利要求书

1.基于机器学习的头部刺激训练装置，其特征在于，包括用于固定在头部并具有内壳（110）和外壳（120）的头部套设组件（1），位于头部套设组件（1）内壳上并按照脑部功能区布设的若干刺激部件（2），设置在头部套设组件（1）外壳中并与所有的刺激部件均相连接的控制装置（3），与控制装置连接的无线模块（4），以及与无线模块（4）连接的远程终端（5）；其中：

所述远程终端（5）用于：

a、收集以往的头部刺激训练报告，获得相关原始数据，并将其分类为数据的输入和输出，然后建立数据库；

b、根据已有的生物学解释，将一些初始值分配给数据库中的缺失数据；

c、将赋予缺失数据的初始值设置为数据库中存在的值的平均值，然后递归应用以下方程式直至收敛，并最终返回收敛的结果，获得缺失数据的预测值：

其中，代表预测值，s表示迭代次数；表示从神经网络获得的关于a的预测；为常数，取值小于1；

d、根据原始数据和缺失数据的预测值建立头部神经网络模型；

e、将产生的模型用于训练神经网络，同时，记录模型以及评估预测的性能，其中，具有较小的不确定性预测将用于生成针对头部刺激训练的预测指南，包括预期的最佳训练结果；生成的预测指南将用作制定训练计划的参考；

所述无线模块（4）用于将制定的训练计划发送至控制装置（3）；

所述控制装置（3）用于根据训练计划，控制刺激部件对头部进行刺激训练。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的头部刺激训练装置，其特征在于，所述刺激部件为电极。

3.根据权利要求1或2所述的基于机器学习的头部刺激训练装置，其特征在于，所述。