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申请/专利权人：华南理工大学
申请日：2024-01-29
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194105A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/094;A61B5/16;A61B5/369;A61B5/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开的基于脑功能联通模式和个体特性融合的脑电情感识别方法，包括以下步骤：采集与预处理信号脑电信号；利用个体差异性提取模块提取脑电数据中的个体差异性特征；将预处理后的数据和通过个体差异性提取模块得到的个体差异性特征输入到图构建模块，通过图构建模块构造脑电数据图；采用图卷积模块提取样本自适应图的情感分类特征；将图卷积模块输出的特征和个体差异性提取模块的特征提取器提取的特征输入时域对抗模块进行时域对抗训练，以消除不同时段之间的差异，促进时间稳定特征的提取；将图卷积模块输出特征和个体差异性提取模块的特征提取器提取的特征输入到情感分类模块中，通过拼接的方式获得最终的情感分类特征。
主权项：1.基于脑功能联通模式和个体特性融合的脑电情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集与预处理信号脑电信号；S2、利用个体差异性提取模块提取预处理后的脑电数据中的个体差异性特征；S3、将预处理后的数据和通过个体差异性提取模块得到的个体差异性特征输入到图构建模块，通过图构建模块构造脑电数据图；所述脑电数据图包括情感图和样本自适应图；S4、采用图卷积模块提取样本自适应图的情感分类特征；S5、将图卷积模块输出的特征和个体差异性提取模块的特征提取器提取的特征输入时域对抗模块进行时域对抗训练，以消除不同时段之间的差异，促进时间稳定特征的提取；S6、将经过时域对抗模块对抗训练的图卷积模块输出特征和个体差异性提取模块的特征提取器提取的特征输入到情感分类模块中，通过拼接的方式获得最终的情感分类特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于脑功能联通模式和个体特性融合的脑电情感识别方法
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