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摘要
本发明公开了一种基于加法网络和监督对比学习的脑电信号分类方法,其步骤包括：1,对于原始脑电数据进行数据选择和切片的预处理；2,建立加法网络分类模型；3,设计混合损失函数,建立分类模型优化目标；4,输入数据对网络进行训练,利用训练好的最优模型完成脑电信号分类。本发明使用加法代替乘法运算,极大的降低了计算的复杂度和能量消耗,使用了监督对比损失和交叉熵损失混合的损失函数,无需对原始脑电信号进行人工提取特征或信号处理就能自动完成信号分类,并能够显著提升脑电信号分类准确率,从而增加脑电信号在医疗等领域的应用价值。
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