一种基于神经网络的有监督的信号分类方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117725483A
(43)申请公布日2024.03.19
(21)申请号202311750181.5G06N3/08(2023.01)
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一、背景技术
(1)随着社会经济的快速发展，心理健康问题日益凸显，脑电信号作为一种无创的生物标志，被广泛应用于心理疾病诊断和治疗研究中。脑电信号是由大脑神经元电活动产生的微弱电信号，可以反映大脑的生理和心理状态。脑电信号的分类和特征提取对于脑电图（EEG）数据分析、认知科学研究和神经工程领域具有重要意义。传统的脑电信号分类方法多依赖于经验公式和手工特征提取，但这些方法在处理复杂信号和进行大规模数据分析时存在一定的局限性。
(2)近年来，随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（
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基于神经网络的医疗数据分类方法研究
摘 要
近年来，人工智能领域的发展日新月异，许多表现出色的人工智能项目吸引了大众的注意。与此同时，更多的资源被投入到人工智能研究领域之中。人工神经网络作为人工智能领域的前沿学科，表现出了巨大的发展潜力。
医疗数据具有多维度的特性，这一特性对医疗数据的数据分类造成了阻碍。人工神经网络具有泛化能力佳，稳健性好的优点，因此基于人工神经网络进行医疗数据分类具有切实的可行性。
糖尿病在我国的发病率呈现明显的上升趋势，已经成为了最常见的慢性疾病。然而由于医疗资源匮乏，开展糖尿病的防治工作存在很大困难。对糖
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