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基于改进残差网络的癫痫脑电自动识别算法
作者姓名:
赵伟
作者单位:
集美大学诚毅学院
摘 要:
为了提高癫痫脑电图(EEG)的识别精度,提出一种基于改进残差网络的癫痫脑电自动识别算法。首先对EEG信号进行归一化,然后利用改进的残差模块构建一维深度残差网络,将其用于自主学习EEG的内在特征,最后利用Softmax分类器实现癫痫的自动识别。为了评估模型的性能,采用十折交叉验证对波恩大学的癫痫数据集进行实验。实验结果表明,该算法能够有效识别癫痫EEG类别,具有较高的识别准确率。
关 键 词:
癫痫脑电信号
残差网络
卷积神经网络
深度学习
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