基于脑电信号进行情感分析的层级Bagging方法

摘要

本发明属于脑电信号处理技术领域，公开了一种基于脑电信号进行情感分析的层级Bagging方法，脑电样本数据预处理、特征提取和特征选择、训练集有放回抽样、不同基分类算法用于多个数据子集的训练、多分类器投票获得分类结果。与传统Bagging算法中单个训练子集对应单个分类算法不同的是，层级Bagging将多个训练子集对应单个分类算法，减小了单个性能良好的分类算法由于不适应个别数据导致被删去的风险。本发明可以有效提高脑电信号分类的准确率，解决单个分类算法稳定性不强的问题，也可推广至其他相似类型的数据处理。本发明对情绪监测、风险预测、有监督学习的分类都有重要意义。