发明专利 已授权

一种特征权重自适应学习的脑电情绪识别方法

📄 申请号:CN202110075007.X 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2021-01-20
公开号
CN112773378B
公开日
2022-05-17
申请人
北京天机智成科技有限责任公司
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

情绪监测, 心理健康评估, 人机交互, 医疗辅助诊断, 智能推荐系统

摘要

本发明提供一种特征权重自适应学习的脑电情绪识别方法。本发明步骤如下:1、多个被试者分别在不同的情绪类别任务下进行脑电数据采集。2、对步骤1所得的所有脑电数据进行预处理和特征提取。3、建立机器学习模型以实现特征权重自适应学习的脑电情绪识别。4、求得特征权重因子Θ、特征权重W和偏差b。5、对新的被试者脑电的数据进行情绪类别预测。本发明优化GFIL模型后,获得的特征权重因子为我们提供了执行特征排名和选择的有效工具,然后可以删除多余且次要的特征。本发明将得到的特征权重因子与人情绪识别相关联可以得出情绪识别中频段和导联重要性的判断。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:58 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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