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基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法

Name: 基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法
Brand: 成都信息工程大学
SKU: 202210359058X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210359058.X 📄 发布日：2026/09/14

著录项目信息

申请日

2022-04-07

公开号

CN114781442B

公开日

2025-02-28

申请人

成都信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F18_25 , G06N3_045 , G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_084 , A61B5_00 , A61B5_16 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法卷积循环神经网络注意力机制

应用场景

疲劳监测, 驾驶疲劳检测, 医疗健康监测

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摘要

本发明公开了一种基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法，包括以下步骤：S1、采集脑电信号并输入四维特征提取模块，提取脑电信号的四维特征；S2、将提取到的四维特征输入注意力模块，到拥有空间‑通道注意力的特征；S3、将拥有空间‑通道注意力的特征输入卷积循环神经网络模块，进行疲劳分类。本发明解决了基于脑电信号的神经网络可解释性差的问题，它不仅提高了分类的准确率，并且通过它可以从空间和频带的角度进行可视化，提高网络的可解释性。使用深度可分离卷积层，相比于普通卷积层，模型大小降低了70％左右，准确率却提高1.44％，并且提出一种双分支深度可分离卷积，对空间信息的处理上融合了两种尺度感受野，进一步将准确率提高0.45％。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于寄生体的两个天线间可调谐多频点的去耦结构

当前第 / 件

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