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摘 要:本发明提供了一种基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法及系统,包括对获取的脑电信号进行眼电去除、降采样和基线校正;对预处理后的脑电信号采用小波包变换进行频带分解并采用互信息构建连通性矩阵,根据矩阵,采用Prim算法构建基于最小生成树的脑网络并提取特征;对连通性矩阵采用阈值选择构建得到基于阈值选择的脑网络并提取特征。对双层脑网络中提取的特征基于贝叶斯加权平均的方法进行特征融合,得到融合后的特征向量;将融合后的特征向量输入随机森林分类器模型中,得到情绪识别结果。本发明通过融合双层脑网络特征,有效提高了脑电信号情绪识别的准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202111603644.6 | 专利名称: | 基于双层脑网络的脑电信号情绪识别方法及系统 |
申请日: | 2021-12-24 | 申请/专利权人 | 山东师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市历下区文化东路88号 |
专利状态: | 授权未缴费 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 人工智能 脑科学 脑电搜索 |
公开/公告日: | 2022-05-13 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114492506A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |