[发明专利]一种基于领域泛化的脑电度量迁移学习方法在审
| 申请号： | 202111680497.2 | 申请日： | 2021-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN114330753A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 佘青山;陈铁;席旭刚;张启忠;汪婷 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于领域泛化的脑电度量迁移学习方法，以脑电信号为研究对象，基于现有的度量迁移学习方法，进一步引入领域泛化思想以增强模型的泛化能力。本发明拟研究核表征学习方法，结合整体散度、域间散度、类内散度、类间散度四个方面，寻找能使类间散度和整体散度最大化、类内散度和域间散度最小化的特征变换矩阵。本发明的研究方法和取得的成果可进一步丰富脑电信号识别算法内容，具有广泛的应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 领域 泛化 度量 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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