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申请/专利权人：河北工业大学
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118252500A
主分类号：A61B5/16
分类号：A61B5/16;A61B5/369;A61B5/378;A61B5/38;A61B5/00;G06F18/25;G06F18/23;G06F18/213;G06F18/2411;G06N3/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明提供了一种基于脑电信号和近红外信号的情绪评估模型训练方法，包括以下步骤：S1、采集脑电信号历史数据和功能性近红外信号历史数据；S2、使用S1得到的历史数据通过皮尔逊相关系数的方法构建脑功能网络；S3、根据S2构建的脑功能网络提取历史数据中的脑网络特征信息；S4、对S3得到的特征信息进行归一化处理和特征融合；S5、使用S4中经过归一化处理和特征融合的特征信息训练神经网络模型生成情绪评估模型。本发明有益效果：相较于仅使用脑电信号或功能性近红外信号等单模态生理信号进行情感评估，脑电信号空间分辨率，抗扰性能差；功能性近红外信号时间分辨率低，采用双模态生理信号进行评估使系统的鲁棒性更优。
主权项：1.一种基于脑电信号和近红外信号的情绪评估模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集脑电信号历史数据和功能性近红外信号历史数据；S2、使用S1得到的历史数据通过皮尔逊相关系数的方法构建脑功能网络；S3、根据S2构建的脑功能网络提取历史数据中的脑网络特征信息；S4、对S3得到的特征信息进行归一化处理和特征融合；S5、使用S4中经过归一化处理和特征融合的特征信息训练神经网络模型生成情绪评估模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河北工业大学 一种基于脑电信号和近红外信号的情绪评估模型训练方法
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