一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法。本发明步骤如下：1、多个被试者分别在诱发情感状态场景下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的脑电数据进行预处理。3、建立基于自适应图学习的半监督脑电情感识别模型。4、求解并训练脑电情感识别模型。5、根据脑电情感识别模型的投影矩阵挖掘脑电情感数据中的关键频段和关键导联信息。本发明通过自适应图、半监督学习和特征选择的方式提高了脑电情感识别模型的预测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自适应图学习的半监督脑电情感识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330424A
申请号 ：
CN202111547894.2
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
彭勇靳峰哲
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111547894.2
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 A61B5/16 A61B5/374
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20211216
申请日 : 20211216
2022-04-12 ：
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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