基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法

本发明公开了一种基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法，包括以下步骤：S1、采集脑电信号并输入四维特征提取模块，提取脑电信号的四维特征；S2、将提取到的四维特征输入注意力模块，到拥有空间‑通道注意力的特征；S3、将拥有空间‑通道注意力的特征输入卷积循环神经网络模块，进行疲劳分类。本发明解决了基于脑电信号的神经网络可解释性差的问题，它不仅提高了分类的准确率，并且通过它可以从空间和频带的角度进行可视化，提高网络的可解释性。使用深度可分离卷积层，相比于普通卷积层，模型大小降低了70％左右，准确率却提高1.44％，并且提出一种双分支深度可分离卷积，对空间信息的处理上融合了两种尺度感受野，进一步将准确率提高0.45％。

《基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法》是一发明专利，专利号为 202210359058X，当前法律状态为已下证，由成都信息工程大学提出申请，发明人为郜东瑞;王珂杰;汪曼青;曾帅;陆全平;张永清，申请日期为2022-04-07，公开（公告）日期为2025-02-28，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2433 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：生物医学、健康监测、 ‌脑机接口（BCI）、神经工程、智能系统。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于四维注意力卷积循环神经网络的疲劳分类方法，包括以下步骤：S1、采集脑电信号并输入四维特征提取模块，提取脑电信号的四维特征；S2、将提取到的四维特征输入注意力模块，到拥有空间‑通道注意力的特征；S3、将拥有空间‑通道注意力的特征输入卷积循环神经网络模块，进行疲劳分类。本发明解决了基于脑电信号的神经网络可解释性差的问题，它不仅提高了分类的准确率，并且通过它可以从空间和频带的角度进行可视化，提高网络的可解释性。使用深度可分离卷积层，相比于普通卷积层，模型大小降低了70％左右，准确率却提高1.44％，并且提出一种双分支深度可分离卷积，对空间信息的处理上融合了两种尺度感受野，进一步将准确率提高0.45％。

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