基于高斯伯努利卷积深度置信网络的脑电信号分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910067894.9

申请日：

2019-01-24

公开(公告)号：

CN109871882A

公开(公告)日：

2019-06-11

发明(设计)人：

唐贤伦杨济维伍亚明魏畅昌泉林文星

申请人：

申请人地址：

400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304

代理机构：

重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102

代理人：

刘小红;陈栋梁

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-07-05	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190124
2019-06-11	公开	公开

共 50 条

[1]

基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法 [P].

李畅 ;

蔡国超 ;

黄晓阳 ;

刘羽 ;

宋仁成 ;

成娟 ;

陈勋 .

中国专利 :CN114564991B ,2024-02-20

[2]

基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法 [P].

李畅 ;

蔡国超 ;

黄晓阳 ;

刘羽 ;

宋仁成 ;

成娟 ;

陈勋 .

中国专利 :CN114564991A ,2022-05-31

[3]

基于卷积神经网络的SSVEP脑电信号分类方法 [P].

王晓甜 ;

陈世宇 ;

李小俚 ;

冯继凡 ;

苗垟 .

中国专利 :CN114611560B ,2024-09-06

[4]

基于卷积神经网络的SSVEP脑电信号分类方法 [P].

王晓甜 ;

陈世宇 ;

李小俚 ;

冯继凡 ;

苗垟 .

中国专利 :CN114611560A ,2022-06-10

[5]

基于立体深度运动的脑电信号分类方法 [P].

沈丽丽 ;

董鑫欣 ;

侯春萍 .

中国专利 :CN112215057A ,2021-01-12

[6]

一种基于改进深度残差分组卷积网络的脑电信号分类方法 [P].

陈万忠 ;

于子航 .

中国专利 :CN113065526B ,2021-07-02

[7]

基于分层分类及纠错机制的脑电信号分类方法 [P].

潘礼正 ;

雷宇 ;

周远方 ;

潘陵波 ;

赵红飞 .

中国专利 :CN115670482B ,2025-12-02

[8]

基于分层分类及纠错机制的脑电信号分类方法 [P].

潘礼正 ;

雷宇 ;

周远方 ;

潘陵波 ;

赵红飞 .

中国专利 :CN115670482A ,2023-02-03

[9]

基于混合神经网络的脑电信号分类方法 [P].

陈万忠 ;

王正 .

中国专利 :CN116451146B ,2025-12-30

[10]

基于跨连型卷积神经网络的情感脑电信号分类方法 [P].

孙紫阳 ;

席旭刚 ;

邱宇晗 ;

华仙 ;

刘晓云 ;

姜文俊 .

中国专利 :CN110781751A ,2020-02-11

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