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基于深度学习的癫痫识别软硬件协同设计: 收藏
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引用; 《人工智能与机器人研究》2022年第1期11卷 65-72页; 作者：谈宇轩涂淑琴南开大学人工智能学院天津华南农业大学数学与信息学院广东广州; 针对人工识别脑电图(EEG)的癫痫发作的低效以及现有自动识别算法的高开销等问题,本文提出了一种基于深度学习的癫痫识别的软硬件协同设计。软件部分提出了一种基于深度学习的癫痫识别模型,该模型的正确率在CHB-MIT数据集上能够达到97.08...; 针对人工识别脑电图(EEG)的癫痫发作的低效以及现有自动识别算法的高开销等问题,本文提出了一种基于深度学习的癫痫识别的软硬件协同设计。软件部分提出了一种基于深度学习的癫痫识别模型,该模型的正确率在CHB-MIT数据集上能够达到97.08%的同时,尺寸与运算量仅为现有同类方案的20%。硬件部分提出了一种卷积神经网络处理器结构,该结构能够有效提升运算效率,在FPGA平台上完成一次癫痫识别过程仅需要0.6 ms。; 来源：详细信息评论

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