本发明专利针对癫痫的脑电检测的低识别率现象，设计了高精度模式识别算法。算法创新性地运用卷积神经网络对传感信号处理，从而进行疾病和健康的分类。算法由PYTHON3.6.5的Keras工具搭建，包括三层卷积层，三个池化层和四个随机失活层，最后用两个全连接层得到最终输出。电子鼻系统的传感时间序列数据作为算法的输入，最终得到高准确率、高灵敏度和高特异性的癫痫或健康的识别效果。此算法可在癫痫无损检测领域进行广泛应用。
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“基于卷积神经网络的癫痫无创诊断的识别算法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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