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本发明公开了一种基于舒尔特方格与LSTM的多级注意力分级方法，包括步骤：一、获取有效注意力样本数据；二、有效注意力样本数据的预处理；三、均值化预处理后的有效注意力样本数据的去噪；四、构建注意力样本数据库；五、LSTM深度神经网络的训练；六、多级注意力的分级。本发明构建舒尔特方格的注意力采集范式，量化检验指标，提升数据客观性，采用原始脑波数据，保证数据完整性，训练LSTM深度神经网络分级模型，对注意力进行多级分级，预留注意力测试样本数据集合验证注意力等级分级效果，完全可以表征不同注意力水平，保留脑
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112336353 A
(43)申请公布日 2021.02.09
(21)申请号 202011214299.2
(22)申请日 2020.11.04
(71)申请人 西安科技大学
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