一种基于知识蒸馏和注意力损失的时间增量学习系统

摘要： 目的 基于深度学习的运动想像脑机接口技术在智能康复领域具有很好的发展前景。然而，运动想像脑电信号(motor imagery-electroencephalogram, MI-EEG)是一种非平稳信号，其数据分布和特征空间会随着康复进程的推进而发生变化，这会导致卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型的识别能力下降。为改善运动想像解... （共9页）