该研究提出了一个浅层卷积神经网络模型，用于评估脑电信号的特征提取和分类，并在有运动障碍的患者中表现出了更好的分类准确性和鲁棒性。

Sep, 2022

利用卷积神经网络结构对现代智能科技中可捕获的人类睡眠数据进行分类，提高睡眠阶段识别精度，并在三个公开数据集上与传统机器学习方法如逻辑回归、决策树、K 最近邻、朴素贝叶斯和支持向量机进行基准测试的性能表现进行对比，以此为未来研究模拟奠定基础。

Apr, 2022

该论文介绍了使用临床脑电图数据和卷积神经网络对癫痫发作进行检测和分类的方法，由于不同年龄、健康状况和临床环境的患者数据的复杂性，使用深度学习方法取得了 0.68 和 0.67 的灵敏度和特异度，取得了显著的进展。

Mar, 2019

本研究提出了一种新的基于深度神经网络的方法来通过 EEG 数据建模认知事件，同时介绍了光流去表示 EEG 的变量信息，并在此基础上构建了一个混合 BCI 康复支持系统，旨在帮助中风患者执行一些基本操作。

Jul, 2018

本技术报告在安全关键应用中，研究了用于图像分类的经过训练的卷积神经网络（CNN）的验证结果。通过使用 ANSI/UL 4600 和 ISO 21448 等新标准，结合现有标准 EN 50128 和 EN 50129，证明了类似 Grade of Automation (GoA) 4 的货运自动列车系统确实可以被认证。此外，通过传感器 / 感知器融合，进行了系统级危险率的定量分析，以满足可接受的安全完整性等级（SIL-3）。对 CNN 模型进行了数学分析，从中识别出分类集群和等价类，划分了 CNN 的图像输入空间。利用这些集群和类别，介绍了一种新的统计测试方法，用于确定经过训练的 CNN 的剩余误差概率及其相关的上限置信度。我们认为，考虑到 CNN 模型的内部结构，这种灰箱方法对于证明统计测试全面覆盖了训练过的 CNN 及其神经元和层间映射是至关重要的。

Dec, 2023

该研究通过使用人工神经网络（ANN）来预测事故风险，在分析交通和天气数据后，选择相关特征作为输入数据，并使用卷积神经网络模型学习处理这些特征，最终表现出较其他模型更好的性能，建议将其作为多类别预测模型来实时预测事故风险。

Feb, 2024

本文提出了一种新颖的卷积神经网络方法，用于分类原始干性脑电信号，具有较高的分类准确度和泛化能力，并与传统的机器学习方法进行了比较。

May, 2018

这篇论文提出了一种简单的评估快速适应性的策略，并就电子脑图谱、脑机接口、模型不可知元学习、卷积神经网络和适应性等方面进行了实证研究。

Apr, 2024

本文利用人类脑电图与神经网络结合的方法，研究了使用人类的视觉能力辅助计算机视觉系统进行分类的可能性，并取得了较好的实验结果。

Sep, 2016

本研究探讨基于卷积神经网络和前馈神经网络的自动化打分方法在国际数学和科学考试中将学生的绘画或图像回答分类的准确性。研究发现，相对于前馈神经网络，卷积神经网络能够更加精确地分类图像响应，并且可以取代人工评分，提高成绩评分的有效性和可比性。

Jan, 2022