[发明专利]基于动态卷积残差多源迁移的脑电情绪识别方法及系统在审
| 申请号： | 202210556070.X | 申请日： | 2022-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN115105076A | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 左年明;蒋田仔;姜皖清 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | A61B5/16 | 分类号： | A61B5/16;A61B5/372;A61B5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于脑电情绪识别领域，具体涉及了一种基于动态卷积残差多源迁移学习的脑电情绪识别方法及系统，旨在解决现有脑电情绪识别无法克服脑电信号非平稳性和个体时间差异带来的预测精度不足的问题。本发明包括：基于静态网络和动态卷积残差块构建基于注意力机制的特征提取器，并分别提取源域和目标域的脑电信号的高维特征；结合边缘分布域适应方法和条件分布域适应方法，度量目标域和源域的差异性，并基于差异性进行源域和目标域的高维特征对齐；通过分类器进行对齐的高维特征的分类，获得源域和目标域的脑电信号的情绪识别结果。本发明克服了脑电信号非平稳性和个体时间差异带来的不足，预测精度高、效率高，模型应用价值更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 动态 卷积 残差多源 迁移 情绪 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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