【摘 要】
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针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提
【机 构】
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湖南师范大学信息科学与工程学院,湖南师范大学数学与统计学院,湖南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家教育部产学合作协同育人基金资助项目(201702001043,201801037136,201901051021),湖南省教育厅创新平台开放基金资助项目(15K082),湖南省研究生教改基金资助项目(JG2018A012),湖南省交通运输厅科技进步与创新计划资助项目(201927)
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针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出
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