本发明公开了一种基于CNN?LSTM网络的P300检测方法,包括步骤:1)设计P300字符拼写器,采集脑电图数据并确定训练集与测试集;2)对训练集与测试集进行预处理;3)建立CNN与LSTM结合的算法模型;4)使用训练集对模型参数进行训练;5)使用测试集测试模型字符识别的准确率、P300波识别的正确率、召回率、精度以及F?measure。本发明将CNN与LSTM两种神经网络结合起来建立算法模型,既兼顾了时间与空间特征,同时也解决了单纯的RNN算法中梯度消失或者爆炸的问题,并且进一步提高了准确率,是一种可行的侦测P300信号的方法。
咨询热线:020-38033421
传真号码:020-38061201
电子邮箱:jm@jiaquanip.cn
Copyright © 嘉权专利商标事务所 All Rights Reserved. 粤ICP备2023151901号