【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及运动脑机接口领域，具体是指一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法。
技术介绍
1、运动脑机接口(motor brain-computer interface,bci)是一种通过直接连接大脑与外部设备来实现运动控制的先进技术。它通过采集大脑的电活动，将这些信号解码并转换为控制指令，从而实现对外部设备(如机械臂、轮椅或计算机光标等)的直接控制。运动bci的核心在于绕过传统的神经肌肉通路，直接利用大脑信号(如脑电图(eeg)、皮层脑电图(ecog)和单神经元记录)来实现运动控制。运动脑机接口在多个领域具有广泛的应用前景。首先，在康复医学中，运动bci可以帮助截瘫、偏瘫和其他运动障碍患者恢复部分运动功能。其次，在神经科学研究中，运动bci为研究大脑运动控制机制提供了新的手段，通过分析大脑的运动信号，科学家可以更深入地了解大脑的功能和结构。此外，在增强现实(ar)和虚拟现实(vr)中，运动bci可以用于更自然和直观的人机交互。利用脑电来进行运动想象分类是合理且科学的，有利于构建更为准确可靠的运动想象分类模型，同时也有利于发挥人工智能技术的优势，促进交叉学科共同发展和繁荣。
2、卷积神经网络(cnn)起源于20世纪80年代，由yann lecun等人提出，并在1998年成功应用于手写数字识别。cnn的目标是在二维图像数据中进行特征提取，通过卷积操作捕捉图像中的局部特征，同时减少参数数量和计算复杂度。其主要组成包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过卷积核滑动窗口提取局部特征，池化层减小特征图尺寸，提高模型鲁棒
3、注意力机制是一种深度学习技术，最初在机器翻译任务中引入，用于增强神经网络在处理序列数据时的性能。其主要思想是通过分配不同的权重来聚焦重要信息，而忽略不相关的信息，从而提高模型的效率和准确性。注意力机制通过计算输入序列中各个位置的重要性评分，动态调整每个位置的影响力，使得模型能够更有效地捕捉全局和局部依赖关系。这一机制在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域取得了显著成功，尤其是在提高长序列数据的处理能力和模型解释性方面。在本专利技术中，注意力机制的引入，聚焦了脑电中的空间和时间特征的重要信息，显著提升了识别的准确率。
4、迁移学习是一种深度学习方法，用于将从一个领域中学到的知识应用到另一个相关但不同的领域，从而实现高效的特征提取和分类。迁移学习的
技术介绍
源于人类学习的类比，即人们在学习新任务时，常常利用先前的知识和经验来加快新任务的学习过程。迁移学习的核心思想是利用在一个大型数据集上预训练的模型，将其知识迁移到一个较小的目标数据集上进行微调，以实现良好的性能。这种方法不仅能减少训练时间，还能提高模型在小样本数据集上的泛化能力。以下是迁移学习学习的一般工作流程：
5、1.预训练模型：在一个大规模的源域数据集上训练一个深度神经网络模型，这个过程通常涉及大量的标注数据和计算资源。这些模型在大型数据集上训练，从而学习到通用的特征表示。
6、2.特征提取：将预训练模型的前几层固定，这些层已经学习到了通用的低级特征，将其作为特征提取器使用。这一步骤可以看作是冻结模型的权重，使其在后续训练过程中保持不变。
7、3.模型微调：在目标数据集上微调模型的后几层，使其能够学习新的任务相关的特征表示。微调过程通常使用较小的学习率，以防止破坏预训练模型中已有的知识。这一步骤需要将冻结的部分权重解冻，并在新数据上重新训练模型，以适应新的任务需求。
8、4.模型训练：在目标域数据集上继续训练模型，使其能够在新的任务上实现良好的性能。一般来说，目标域数据集是未标注数据或者小样本数据。训练过程中，模型逐渐学习到目标任务所需的高层次特征，并优化模型的参数。
9、5.应用于下游任务：一旦模型训练完成，可以将其应用于各种下游任务，如图像分类、目标检测、语义分割、情感分析等。通常，这些迁移学习得到的特征表示能够在下游任务中提供优异的性能，而不需要大量标记的数据。
10、迁移学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域取得了重要的突破，特别是在数据稀缺或标注成本高昂的场景中，帮助解决了传统深度学习训练时间长、泛化能力差、跨领域应用难等问题。故而，采取迁移学习减缓了小样本场景下难以获得的昂贵有标签脑电数据的问题，只需在特定任务下拿无标签数据进行微调即可实现较好的识别效果。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是，针对运动脑机中运动想象识别问题，且脑电数据标签具有难以标注、耗费人力的问题，本专利技术提供一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案为：一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，包括以下具体步骤：
3、s1.利用数据预处理得到源域与目标域脑电数据；
4、s2.利用基于注意力的可分离卷积神经网络提取频率、空间和时间信息；
5、s3.利用监督学习最小化源域样本数据的分类损失；
6、s4.利用迁移学习最大化源域与目标与样本特征之间的相似性，以训练适用于跨时段脑电的神经网络；
7、s5.用预训练的模型对目标域进行分类，并与选定几种常用先进算法对比在公开数据集上的运动想象分类效果。并验证了跨时段问题在运动脑机接口中普遍存在。
8、进一步地，步骤s1具体包括：
9、s11.对原始脑电信息按预设时间点进行分割拼接，得到源域与目标域两组数据。
10、进一步地，步骤s2具体包括：
11、s21.采用二维卷积对原始脑电数据卷积提取频率特征，再进行批标准化；
12、s22.采用深度卷积对步骤s21输出的特征图进行卷积，提取空间特征；
13、s23.对步骤s22输出特征图使用注意力机制突出最重要的通道信息，注意力机制公式为：
14、attention＝tanh[softmax(wm)·h] (1)
15、其中，h是输入特征，w是一个可训练的矩阵，m＝tanh(h)；
16、s24.对步骤s23输出特征图进行批标准化，再经过elu非线性激活函数，然后经过池化层降维，最后dropout防止过拟合；
17、s25.采用可分离卷积对步骤s24输出的特征图进行卷积，先用二维卷积提取时间特征，后用点卷积最优地将特征映射组合在一起；
18、s26.对步骤s25输出的特征图进行批标准化，再经过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述S1中具体包括：对原始脑电信息按预设时间点进行分割拼接，得到源域与目标域两组数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述S2中具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述S3中具体包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述S4中具体包括：
6.根据权利要求3所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述S5中具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述s1中具体包括：对原始脑电信息按预设时间点进行分割拼接，得到源域与目标域两组数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于迁移学习的跨时段脑电运动想象分类方法，其特征在于：所述s2...
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