一种实时估计脑电情感特征的跨被试迁移学习方法

摘要

本发明公开了一种实时估计脑电情感特征的跨被试迁移学习方法，包括如下步骤：步骤1脑电数据采集，步骤2脑电数据进行预处理，步骤3建立目标函数，步骤4迭代优化目标函数，步骤5将步骤2中完成预处理的脑电数据输入至迭代优化后的目标函数中，通过数学模型不断迭代优化目标标签，能够根据脑电数据准确地识别被试者的情感状态，另外，针对的是脑电研究领域较难的跨被试情景，通过半监督标签传播以及域适应联合迭代优化，半监督标签传播优化得到更好的目标标签，以得到更加优秀的映射矩阵提高迁移效果，使得源域数据和目标域数据更加接近，不断迭代、优化，从而得到更加优秀的情感状态识别结果，提高跨被试迁移进行情感识别的准确性。