一种基于攻击性行为预测的脑电负性情绪识别方法及系统

摘要

本发明公开一种基于攻击性行为预测的脑电负性情绪识别方法及系统，包括对获取的样本数据进行处理和特征提取，获取初始情绪样本特征向量；样本数据包含有采用多种负性情绪刺激模式分别对健康被试者进行刺激而产生的脑电信号，以及每个脑电信号对应的负性情绪刺激模式；基于初始情绪样本特征向量训练深度神经网络，并将训练好的深度神经网络模型的中间层特征确定为优化样本特征向量；根据优化样本特征向量和初始情绪样本特征向量，训练分类器，确定负性情绪识别分类模型；对被试者的脑电信号处理，根据被试者处理后的脑电信号及负性情绪识别分类模型，识别被试者的负性情绪。本发明能够提高情绪脑电分类识别率，进而避免和预防攻击性行为的发生。