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2023-06-07 发布于四川
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基于小数据集与卷积神经网络的人机不同步识别方法.pdf

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本发明涉及一种基于小数据集与卷积神经网络的机械通气人机不同步识别方法，该方法通过将原始呼吸信号转换成二维图像，并基于二维图像多分类的公开数据集训练出高精度的分类模型，然后冻结训练好的模型中全连接层以上层的权重参数，以迁移学习的方式，将本地呼吸波形图像输入模型中微调最后一层全连接层的权重参数；再将实际采集原始呼吸信号经过预处理后，输入微调后的深度学习模型里，即可获得当前呼吸信号的人机不同步识别结果；本发明采用二维卷积神经网络为核心的模型架构，以迁移学习的方式，在小数据集的条件下，不仅能达到较高精度

(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 112819093 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110208054.7 (22)申请日 2021.02.24 (71)申请人浙江工业大学地址

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