科创中国

电子信息技术,生物与新医药技术

本成果提出了一种基于脉冲群智能算法并结合STFT-PSD和PCA的癫痫时期分类方法。癫痫是一种严重的脑功能障碍的疾病，不仅使患者躯体遭受痛苦，而且在一定程度上导致精神及社会心理障碍。癫痫严重损害患者的身心健康.将癫痫脑电信号从不同时期的检测出来,能够给医生诊断病情带来帮助。

本成果提出一种基于脉冲群智能算法并结合STFT-PSD和PCA的癫痫时期分类方法，并提高其分类准确率。在特征提取方面，首先用STFT-PSD或WPT提取非线性的时频特征，然后，采用PCA提取主成分特征并消除噪声和不重要的冗余特征。在特征分类方面，脉冲群智能分类算法不仅充分考虑了个体合作和信息交互，拥有很强的鲁棒性，并且考虑更多的信息，拥有更强的计算能力。

北京工业大学是一所以工为主，工、理、经、管、文、法、艺术、教育相结合的多科性市属重点大学。8个学科跻身2020年QS世界大学排行榜前500，位列QS2020年世界大学排名中国内地第32，工程学、材料科学、化学、环境科学与生态学、计算机科学、生物学与生物化学6个学科进入ESI前1％。 该成果的第一发明人段立娟教授是IEEE会员，ACM会员，中国密码学会会员，中国计算机学会高级会员，中国人工智能学会科普专委会委员，中国图象图形学学会视觉大数据专委会委员。2003年在中国科学院计算所获得计算机应用技术博士学位。2006年、2009年分别在澳大利亚詹姆斯库克大学、德国波茨坦大学做短期的学术访问。***受国家留学基金委资助到Texas大学Austin分校访问。2006年入选北京市委组织部优秀人才培养计划，2012年入选北京市属高等学校青年拔尖人才培育计划，2013年入选北京工业大学“京华人才”。2012年获北京工业大学教育教学成果一等奖。2012年获得中国电子学会二等奖。2015年获得中国电子学会三等奖。

点击查看