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一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法

摘要

本发明提供一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法。本发明步骤如下:1、多个被试者分别在诱发情感状态场景下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的脑电数据进行预处理。3、建立基于自适应图学习的半监督脑电情感识别模型。4、求解并训练脑电情感识别模型。5、根据脑电情感识别模型的投影矩阵挖掘脑电情感数据中的关键频段和关键导联信息。本发明通过自适应图、半监督学习和特征选择的方式提高了脑电情感识别模型的预测精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114330424A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 杭州电子科技大学;

    申请/专利号CN202111547894.2

  • 发明设计人 彭勇;靳峰哲;

    申请日2021-12-16

  • 分类号G06K9/00(20220101);G06K9/62(20220101);A61B5/16(20060101);A61B5/374(20210101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号

  • 入库时间 2023-06-19 14:51:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-12

    公开

    发明专利申请公布

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