Invention Publication
- Patent Title: 一种自注意力动态图神经网络的脑网络表示学习方法
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Application No.: CN202210531415.6Application Date: 2022-05-17
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Publication No.: CN115146668APublication Date: 2022-10-04
- Inventor: 李超 , 盛勇 , 赵子平
- Applicant: 天津师范大学
- Applicant Address: 天津市西青区宾水西道393号
- Assignee: 天津师范大学
- Current Assignee: 天津师范大学
- Current Assignee Address: 天津市西青区宾水西道393号
- Agency: 天津朗熠知识产权代理事务所
- Agent 刘杨
- Main IPC: G06K9/00
- IPC: G06K9/00 ; G06F17/14 ; G06F30/27 ; G06N3/04 ; G06N3/08
Abstract:
本发明公开了一种自注意力动态图神经网络的脑网络表示学习方法，属于人工智能领域，应用于智慧医疗，首先对脑电信号进行短时傅里叶变换，得到脑电信号的时频特征；然后对多通道脑电特征进行建模，利用脑电信号的拓扑结构来学习更具判别性的脑电特征表示；最后利用长短时记忆网络去提取脑网络空间特征表示的时序动态演化特性。上述方法实现了有效的特征提取，提高了脑电信号对情绪的识别作用，也极大的提高了情绪识别模型的性能。
Public/Granted literature
- CN115146668B 一种自注意力动态图神经网络的脑网络表示学习方法 Public/Granted day:2025-04-25
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