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

A61B5_369

IPC 分类号

A61B5_369 , A61B5_378 , A61B5_38 , A61B5_16 , A61B5_00 , A61B5_372 , A61B5_374 , G06K9_00 ,

技术画像

所属领域

情绪识别脑电信号处理人工智能算法情感识别情绪识别

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

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于Q学习的资源分配方法

当前第 / 件

适于垂直循环水槽的三自由度螺旋桨测试平台及测试方法

同领域国内专利 · IPC: (A61B5_369)

A61B5_00 A61B5_01 A61B5_02 A61B5_0205 A61B5_021 A61B5_022 A61B5_0225 A61B5_023 A61B5_024 A61B5_0245 A61B5_026 A61B5_0265 A61B5_029 A61B5_03 A61B5_0402 A61B5_0408 A61B5_044 A61B5_0444 A61B5_0452 A61B5_046 A61B5_0476 A61B5_0484 A61B5_0488 A61B5_0492 A61B5_05 A61B5_0507 A61B5_0515 A61B5_0522 A61B5_053 A61B5_0532 A61B5_0536 A61B5_055 A61B5_06 A61B5_08 A61B5_083 A61B5_087 A61B5_091 A61B5_097 A61B5_103 A61B5_107 A61B5_11 A61B5_117 A61B5_1172 A61B5_1174 A61B5_12 A61B5_145 A61B5_1455 A61B5_1477 A61B5_15 A61B5_151 A61B5_153 A61B5_154 A61B5_16 A61B5_18 A61B5_22 A61B5_24 A61B5_243 A61B5_245 A61B5_252 A61B5_256 A61B5_257 A61B5_282 A61B5_291 A61B5_302 A61B5_308 A61B5_316 A61B5_318 A61B5_321 A61B5_344 A61B5_346 A61B5_349 A61B5_352 A61B5_369 A61B5_37 A61B5_372 A61B5_374 A61B5_377 A61B5_378 A61B5_38 A61B5_386 A61B5_389 A61B5_397 A61B50_10 A61B50_13 A61B50_18 A61B50_20 A61B50_22 A61B50_24 A61B50_28 A61B50_30 A61B50_31 A61B50_33 A61B50_36 A61B50_39 覆盖94个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：30 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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