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一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法

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本发明公布了一种基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析方法，利用采集到的多元脑电信号，建立基于张量分解模型的多元脑电数据识别分析模型，实现对脑电数据的分析与识别；包括：利用CP张量分解方法，构建基于多元脑电数据的张量分解模型，作为多元脑电数据识别分析模型；建立用于建模的脑电信号数据的分类类别信息约束项，即标签矩阵；利用多元脑电数据识别分析模型进行个体脑电信号数据的分类识别。采用本发明提供的技术方案，有助于实现对脑电数据分类类别的识别分析，提升数据识别的准确性，为远程个体数据的分析识别提供启发式的辅助，能够为个体提供切身的便利与帮助。

著录项

公开/公告号CN113796874B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-28

原文格式PDF
申请/专利权人北京大学;
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申请/专利号CN202111373209.9
发明设计人安钰;冯毅隆;陈善恩;张玺;
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申请日2021-11-19
分类号A61B5/372(20210101);
代理机构11360 北京万象新悦知识产权代理有限公司;
代理人黄凤茹
地址 100871 北京市海淀区颐和园路5号
入库时间 2022-08-23 13:02:38

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