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目录
摘要I
AbstractIII
1绪论1
1.1研究背景及意义1
1.1.1研究背景1
1.1.2研究意义2
1.2国内外研究现状评述3
1.2.1脑网络异常检测3
1.2.2序列信号异常检测4
1.2.3神经网络方法异常检测5
1.2.4自监督学习方法异常检测6
1.3论文研究内容及贡献7
1.3.1研究内容7
1.3.2论文贡献8
1.3.3论文结构9
2基于自适应通道优化的多视图对比学习抑郁检测模型10
2.1问题引入10
2.2MGCL-ACO模型11
2.2.1数据预处理12
2.2.2通道选择13
2.2.3相似性度量视图构建13
2.2.4抑郁症相关特征14
2.2.5图卷积模块15
2.2.6对比学习17
2.2.7分类模块18
2.3实验结果与分析18
2.3.1数据集18
山东师范大学硕士学位论文
2.3.2评价指标19
2.3.3实验结果19
2.3.4消融实验21
2.3.5超参数讨论22
2.3.6可解释性分析22
2.4本章小结23
3基于Transformer的EEG信号时空融合癫痫检测模型24
3.1问题引入24
3.2Tran-ST模型25
3.2.1数据预处理26
3.2.2脑网络流的构建26
3.2.3图卷积模快26
3.2.4窗口构建27
3.2.5Transformer模块28
3.2.6两阶段训练29
3.3实验结果与分析30
3.3.1数据集30
3.3.2评价指标31
3.3.3单个个体癫痫检测结果31
3.3.4实验结果32
3.3.5异常检测可视化33
3.3.6消融实验34
3.3.7窗口分析35
3.4本章小结36
4基于神经常微分方程EEG信号增强的多域特征提示异常检测模型37
4.1问题引入37
4.2NODE-MP模型38
4.2.1EEG信号增强39
山东师范大学硕士学位论文
4.2.2脑网络序列构建40
4.2.3图卷积模快40
4.2.4多域脑电特征40
4.2.5集成优化提示41
4.2.6窗口构建42
4.2.7Transformer模块43
4.2.8两阶段自监督训练44
4.3实验结果与分析44
4.3.1数据集44
4.3.2评价指标44
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