“良好的习惯，才不会让努力白白浪费。”
概括：本人硕士研究方向为“信息管理与数据挖掘技术研究”，以数据处理分析为主，具体应用场景为癫痫症状的脑电数据为研究对象，采用前沿技术进行特征提取，达到分类预测的效果。
大体实验步骤如下：
数据：公开数据集 （CHB-MIT）
预处理：去除伪影（ICA）、单元化、时频处理
特征提取：卷积网络
分类：SoftMax，MLP等
预测：分类之后，即可做出判断
模型优化：在完成整体过程之后，进行模型的优化，主要围绕精度和速度两个要素进行参数调整、结构调整等。其次，进行模型适用性的扩展，除实验数据集之外，对现实中的数据集进行测试并改进。
对接接口：将模型先前保留的拓展性接口与平台中其他部分进行对接，进行大范围的优化
【持续更新ing】
