[发明专利]基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，该个体识别方法包括：

分别获取源域的带标签脑电信号和目标域的不带标签的脑电信号，并进行信号预处理，获得源域差分熵和目标域差分熵；

将所述源域差分熵和所述目标域差分熵输入联合域适应个体识别网络，并迭代进行网络训练；

获取目标域的待识别脑电信号，并进行信号预处理，获得待识别目标域差分熵；

基于所述待识别目标域差分熵，通过训练好的联合域适应个体识别网络，获取目标域的待识别脑电信号的个体识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，所述信号预处理包括脑电信号坏段去除、1-75Hz滤波、频段信号提取、频段信号微分熵计算和特征平滑。

3.根据权利要求2所述的基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，所述频段信号提取包括1-3Hz的delta信号提取，4-7Hz的theta信号提取，8-13Hz的alpha信号提取，14-30Hz的beta信号提取，以及31-50Hz的gamma信号提取。

4.根据权利要求1所述的基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，所述联合域适应个体识别网络包括特征提取器、分类器和域鉴别器，其训练过程为：

通过特征提取器分别进行源域差分熵和目标域差分熵的特征提取；

将特征提取结果输入分类器，计算源域和目标域的分类损失；将特征提取结果输入域鉴别器，计算源域和目标域的域鉴别损失；将特征提取结果输入全连接层，计算源域和目标域的联合损失；

基于所述分类损失、所述域鉴别损失和所述联合损失，获得联合域适应个体识别网络的总损失；

基于获取的训练数据集，向所述总损失下降方向进行网络迭代训练，直至所述总损失值低于设定阈值或达到设定训练次数，获得训练好的联合域适应个体识别网络。

5.根据权利要求4所述的基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，所述源域和目标域的分类损失，其表示为：

其中，L_class代表源域和目标域的分类损失，H表示交叉熵损失，m为当前训练批次中第m个训练样本，M为当前训练批次中的训练样本总数，表示分类器预测的训练样本的个体标签，表示分类器预测的第m个训练样本的个体标签，y表示实际的训练样本的个体标签，y_m表示实际的第m个训练样本的个体标签。

6.根据权利要求4所述的基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，所述源域和目标域的域鉴别损失，其表示为：

其中，L_domain代表源域和目标域的域鉴别损失，H表示交叉熵损失，m为当前训练批次中第m个训练样本，M为当前训练批次中的训练样本总数，表示分类器预测的训练样本的域标签，表示分类器预测的第m个训练样本的域标签，p表示实际的训练样本的域标签，p_m表示实际的第个训练样本的域标签。

7.根据权利要求4所述的基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法，其特征在于，所述源域和目标域的联合损失包括访问概率损失和转换概率损失，其表示为：

L_association＝L_visit+αL_trans

其中，L_association代表源域和目标域的联合损失，L_visit代表访问概率损失，L_trans代表转换概率损失，α为可调节的用于权衡L_visit和L_trans在L_association中占比的权重。