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一种基于脑电波的网瘾检测方法及系统

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本发明公开了一种基于脑电波的网瘾检测方法和系统，首先采集不同测试者的脑电波信号，计算滤波处理后的脑电波信号能量特征矩阵；然后对能量特征矩阵进行训练，获得训练好的分类模型；最后将被测试者的脑电波信号输入分类模型中，输出被测试者的网瘾程度。本发明将脑电波与网瘾检测相结合，通过采集不同网瘾程度的青少年上网后的脑电波信息，使用基于深度学习映射核函数的ELM训练分类模型，使用该模型对青少年的网瘾程度进行判断，该分类模型在保证学习精度的前提下，比传统训练模型具有更快的学习速度和更强的泛化能力。有助于改善过去网瘾判断的主观性，为医师判断青少年网络成瘾提供一种客观的真实的辅助诊断方案。

著录项

公开/公告号CN110123342B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-08

原文格式PDF
申请/专利权人西北大学;
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申请/专利号CN201910307964.3
发明设计人刘阳;姜博;胡景钊;冯筠;
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申请日2019-04-17
分类号A61B5/16(20060101);A61B5/369(20210101);A61B5/374(20210101);
代理机构61216 西安恒泰知识产权代理事务所;
代理人李郑建
地址 710069 陕西省西安市太白北路229号
入库时间 2022-08-23 11:55:37

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