پروژه شبیه سازی
سه سال پیش منتشر شده
تعداد بازدید: 196
کد پروژه: 409186
شرح پروژه
باسلام
رای بازنویسی این مقاله با استفاده از LSTM، می‌تونیم از یک شبکه عصبی بازگشتی (RNN) با ساختار LSTM استفاده کرد. برای این منظور، ابتدا باید داده‌های EEG را به صورت دنباله‌های زمانی وارد شبکه کنیم. به این صورت که داده‌های EEG در یک بافر نگه‌داری شده و هر بار یک دنباله از آن‌ها به شبکه ورودی داده می‌شود.
سپس با استفاده از لایه‌های LSTM، مدلی برای تحلیل داده‌های EEG طراحی می‌کنیم. در این مدل، هر لایه LSTM داده‌های ورودی را به صورت دنباله‌ای از بردارهای ویژگی تبدیل می‌کند. سپس، این بردارهای ویژگی به یک لایه کاملاً متصل (Fully Connected Layer) داده می‌شوند تا بتوانیم دسته‌ای که داده مربوط به آن است را پیش‌بینی کنیم.
همچنین، می‌توانیم از تکنیک‌های پردازش سیگنال و استخراج ویژگی مانند تحلیل فرکانسی و تحلیل طول موج بهره ببریم تا بتوانیم داده‌های EEG را قبل از ورود به شبکه، پیش‌پردازش کنیم و ویژگی‌های مهم را استخراج کنیم.
در نهایت، با استفاده از روش‌های پیش‌بینی دقیقی مانند ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و معیارهای دقت (Accuracy) و ضریب همبستگی (Correlation Coefficient) می‌توانیم عملکرد مدل را ارزیابی کنیم و مقایسه‌ای با روش‌های قبلی انجام دهیم
**بازنویسی مقاله پیوست و انجام اصلاحات گفته شده**
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811922008758
مهارت ها و تخصص های مورد نیاز
مهلت برای انجام
15روز
وضعیت مناقصه
بسته
درباره کارفرما
عضویت سه سال پیش
