基于标签对齐的多源域自适应跨被试EEG认知状态评估方法

摘要

本发明公开了一种基于标签对齐的多源域自适应跨被试EEG认知状态评估方法。本发明包括步骤：1：数据获取；2：数据预处理；3：基于LA‑MSDA模型的跨被试EEG认知状态评估方法。本发明采用分阶段使用共享公共特征提取器和非共享子特征提取器，进一步学习源域样本和目标域样本的被试不变特征和特定特征；其次，考虑到跨被试间的关系和相似性，提出了将局部和全局表示的域间分布进行对齐的方法，以评估跨被试的认知状态，解决了难以学习细粒度的类条件信息和适应跨被试的决策边界样本的问题。最后，本发明有效避免了脑认知计算领域脑电信号的个体差异性问题，可适用于任何任务下基于EEG的认知状态识别，泛化能力强，能够很好的适用于临床诊断和实际应用。