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公开(公告)号：CN116756628A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310572811.8
申请日：2023-05-18
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种膨胀长短时记忆网络的动态脑信息解码的分类方法，针对当前视觉分类解码中缺少对时间信息充分使用的缺点，以及动态视频和BOLD信号具有时间变化性和内容复杂性的特点，为充分利用时间信息，使用了不同系数的膨胀卷积提取多尺度的信息；为更好的利用视觉皮层信息积累和整合的特点，对多尺度的时间信息进行整合；为充分学习时间序列间的关系，使用循环神经网络中LSTM(长短时记忆神经网络)学习时间序列的相关性；本发明在多种方法的比较下获得较好的解码性能，并且在公开的15类fMRI数据集上也取得了良好效果。本发明对于由动态视频诱发的大脑信息的类别解码提供了一个良好的方法。
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