[发明专利]基于脑电信号进行情感分析的层级Bagging方法在审
| 申请号： | 201910492885.4 | 申请日： | 2019-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN110414548A | 公开（公告）日： | 2019-11-05 |
| 发明（设计）人： | 杨利英;张清杨;袁细国;习佳宁 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于脑电信号处理技术领域，公开了一种基于脑电信号进行情感分析的层级Bagging方法，脑电样本数据预处理、特征提取和特征选择、训练集有放回抽样、不同基分类算法用于多个数据子集的训练、多分类器投票获得分类结果。与传统Bagging算法中单个训练子集对应单个分类算法不同的是，层级Bagging将多个训练子集对应单个分类算法，减小了单个性能良好的分类算法由于不适应个别数据导致被删去的风险。本发明可以有效提高脑电信号分类的准确率，解决单个分类算法稳定性不强的问题，也可推广至其他相似类型的数据处理。本发明对情绪监测、风险预测、有监督学习的分类都有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 分类算法 脑电信号 层级 情感分析 训练子集 预处理 脑电信号处理 多分类器 分类结果 风险预测 数据处理 数据子集 特征提取 特征选择 样本数据 重要意义 训练集 分类 准确率 减小 脑电 算法 抽样 监测 投票 情绪 监督 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于脑电信号进行情感分析的层级Bagging方法，其特征在于，所述基于脑电信号进行情感分析的层级Bagging方法包括以下步骤：第一步，样本数据预处理，手动剔除脑电样本数据中眼电信号和肌电信号的噪声；第二步，样本集划分，将每人每次实验数据作为一个样本集，样本集划分为不相交的训练集和测试集，利用训练集训练出学习器模型，利用测试集做衡量标准选择效果更优的学习器；第三步，特征提取和特征选择，提取样本的差分熵特征，根据样本情况选择出高表现力低冗余性的特征。第四步，集成各分类算法并投票。
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