基于生成对抗域自适应的跨被试EEG疲劳状态分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于生成对抗域自适应的跨被试EEG疲劳状态分类方法。本发明首先获取数据并预处理，去除伪迹；其次通过PSD来进行EEG特征提取，从三维EEG时间序列获得二维样本矩阵；然后区分源域和目标域数据集，获得不重合的训练集和测试集；再用部分无标签的目标域数据和符合高斯分布的随机数据训练分类模型GDANN；最后利用混淆矩阵对分类结果准确率进行评估。本发明将生成对抗网络和域不变思想进一步结合，既解决了EEG信号数据集稀少难获得的问题，又平衡了源域数据和目标域数据不匹配的问题，一定程度上避免了负迁移，训练出了高精度的跨被试疲劳检测分类器，以期在实际的脑机交互中有着广泛的应用前景。
基本信息
专利标题 ：
基于生成对抗域自适应的跨被试EEG疲劳状态分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112274162A
申请号 ：
CN202010985675.1
公开（公告）日 ：
2021-01-29
申请日 ：
2020-09-18
授权号 ：
CN112274162B
授权日 ：
2022-05-17
发明人 ：
曾虹李秀峰吴振华赵月张佳明孔万增戴国骏
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱月芬
优先权 ：
CN202010985675.1
主分类号 ：
A61B5/369
IPC分类号 ：
A61B5/369 A61B5/00
IPC结构图谱
A
A部——人类生活必需
A61
医学或兽医学；卫生学
A61B
诊断；外科；鉴定
A61B5/369
脑电图
法律状态
2022-05-17 ：
授权
2021-02-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : A61B 5/369
申请日 : 20200918
申请日 : 20200918
2021-01-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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