一种构建基于脑电模糊熵和连续卷积神经网络的精神分裂症识别模型的方法、系统及计算机存储介质

本发明提供了一种构建基于脑电模糊熵和连续卷积神经网络的精神分裂症识别模型的方法、系统及计算机存储介质。对脑电波信号预处理，对预处理提取不同节律波段，得到其对应的模糊熵；将各模糊熵映射至矩阵上，构建包含脑电信号的空间信息的三维特征矩阵；采用神经网络对包含各模糊熵信息的三维特征矩阵进行卷积后采用不同注意力机制输出不同识别结果；采用不同投票法对不同识别结果进行结合，得到模型输出的最终识别结果。优点是构建了一种包含脑电特征空间位置信息的三维特征矩阵，将不同注意力机制并行融入基础连续卷积神经网络模型中，构建三个并行的网络模型。在三个模型进行独立训练后，将这些模型在决策层进行融合，构建最佳分类模型。