癫痫是一种间歇性发作的慢性神经系统疾病,严重损害着人们的身心健康,对癫痫发作预测是十分必要且有意义的。脑电信号的数字化检测是诊断癫痫病的必要方法,为了能更精确地预测出癫痫发作,本文通过构建适合脑电信号的深度神经网络模型,进行癫痫脑电信号的识别和预测,主要研究如下:为了提高癫痫脑电信号的识别精度,提出一种多尺度卷积特征融合方法。利用多尺度卷积神经网络提取数据的多尺度空间特征,长短时记忆网络提取数据中的时间顺序特征,然后进行分类,从而提高特征提取方法的实用性和有效性。在波恩大学癫痫病数据库上进行多任务实验,都取得了较好的识别准确率,最高可达到99.82%,证明了该方法的有效性。针对目前的深度学习方法在癫痫预测方面存在的算法复杂度过高、样本量太少导致分类效果差等问题,提出一种基于傅里叶同步压缩变换和深度卷积生成对抗网络的癫痫发作预测方法。首先采用同步压缩将经过短时傅里叶变换处理后的信号频谱能量进行压缩,以便获得更精确的信号频谱图像;然后采用深度卷积生成对抗网络进行特征提取以便缓解带标签的标准样本量不足的问题。在CHB-MIT脑电图数据集上进行实验,获得了97.9%的预测准确率,通过对比其他特征提取方法,验证了该方法对于癫痫发作预测有较高的可行性。为了获取癫痫脑电信号中重要的空间位置信息,构建了一种基于胶囊网络的癫痫发作预测模型。模型包括两部分,编码结构对输入信号的特征进行提取并分类预测,解码结构实现对原始信息的重构,通过计算重构损失来进行调优。胶囊网络用向量来代替神经元中的标量,以表示数据特征的空间信息和特征存在的概率,同时也缓解了卷积神经网络池化操作丢失特征信息的问题,提升了特征利用率。实验结果表明,所有患者的平均预测准确率为98.34%,平均预测时间为35.2分钟,无疑是一种有效的癫痫发作预测方法,在癫痫疾病的临床诊断中具有一定的应用价值。