[发明专利]情绪脑电迁移模型训练方法、系统及情绪识别方法和设备有效
| 申请号： | 202011583606.4 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112690793B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 曾颖;包广城;舒君;童莉;闫镔;张驰;杨凯;郝朝龙 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;A61B5/372 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于脑电识别技术领域，特别涉及一种情绪脑电迁移模型训练方法、系统及脑电情绪识别方法和设备，解决脑电情绪迁移问题，降低脑电情绪识别训练难度和成本，通过构建基于深度域对抗网络的情绪脑电识别迁移模型，将脑电特征映射为脑电特征拓扑图，使用深度卷积神经网络对特征图像提取深层的特征，将提取的深层特征输入域适应网络，利用两级的域适应网络，第一级采用最大均值差异来对源域和目标域进行初步的混淆，第二级域适应网络增大类间距离，提升迁移模型性能及情绪识别准确度。本发明能够有效地解决脑电情绪迁移问题，提升迁移模型在情绪识别中的应用效果。具有较好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 情绪 迁移 模型 训练 方法 系统 识别 设备 | ||
【主权项】：
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