【技术实现步骤摘要】
本申请涉及生物电信号识别。具体地，本申请涉及一种应用于生物电信号识别的神经网络结构搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、生物电信号识别技术涉及分析和辨识人体产生的各种电信号，例如心电图(ecg)、脑电图(eeg)和肌电图(emg)。这些信号可以应用于诊断、疾病监测和运动控制等领域，具备广泛的应用潜力。
2、传统的生物电信号识别方法依赖于机器学习技术来构建生物电信号识别模型，以通过该模型对生物电信号进行分类和辨识。然而，在传统技术中，生物电信号识别模型的设计通常需要人工干预来构建神经网络结构。这种手动设计方法需要进行反复试验和调整，因而耗费大量时间和资源，尤其在处理规模庞大和复杂的生物电信号识别任务时，识别过程将会变得尤为困难。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种应用于生物电信号识别的神经网络结构搜索方法、装置、计算机设备和存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种应用于生物电信号识别的神经网络结构搜索方法。所述方法应用于生物电...
【技术保护点】
1.一种应用于生物电信号识别的神经网络结构搜索方法，其特征在于，所述方法应用于生物电信号识别模型中，所述生物电信号识别模型是基于神经网络构建的，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S104包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生物电信号识别模型对应的搜索计算图为全连接有向无环图；所述全连接有向无环图如下所示：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S1044包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述第一损失函数包括：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种应用于生物电信号识别的神经网络结构搜索方法，其特征在于，所述方法应用于生物电信号识别模型中，所述生物电信号识别模型是基于神经网络构建的，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s104包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生物电信号识别模型对应的搜索计算图为全连接有向无环图；所述全连接有向无环图如下所示：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s1044包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述第一损失函数包括：
6.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述第二损失函数...
【专利技术属性】
技术研发人员：王智林，秦旭，张玉冰，路璐，陈燕红，
申请(专利权)人：北京雪梦未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。