公开(公告)号：CN119128626A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411068991.7

申请日：2024-08-06

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 朱艳萍 ,  黄磊 ,  陈佳怡 ,  陈继鑫 ,  陈铖 ,  姜成翰 ,  苏宁

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电的注意力机制的跨域情绪识别方法，包括：提取脑电的域不变特征，并使用多层感知器提取特定域的特征；结合最大均值差异损失和关联相似度损失，对齐来自不同领域的边缘分布和条件分布；使用域特定特征分类器来进行脑电情绪分类并采用差异损失，从而获得高跨域脑电情绪识别结果的准确率。本发明通过引入基于卷积块的注意力机制自动辨识并聚焦于跨域任务的最关键特征，以及联合MMD损失和关联相似度损失，大大提升了跨域情绪识别精准性。本发明的准确率在跨受试者场景下提升10％～30％，在跨时间段场景下提升10％～20％，尤其在提高目标域识别准确率和减少源域与目标域之间的分布差异方面展现出优势。

公开(公告)号：CN118303881A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410460206.6

申请日：2024-04-17

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 朱艳萍 ,  陈继鑫 ,  黄磊 ,  陈家楠 ,  穆子健 ,  张慕林

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/374 ,  A61B5/378 ,  A61B5/38 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的脑电情绪识别方法，包括步骤如下：选择公开脑电情绪识别数据集DEAP和SEED；对脑电数据进行预处理和特征提取，包括基线去除、计算微分熵特征和制作三维特征矩阵；构建胶囊网络，训练并测试网络，采用五折交叉验证法来训练网络并评估网络性能。本发明中胶囊网络三层卷积逐层变宽来提取三维特征矩阵的低级特征；混合注意力机制模块对重要的电极和频带赋予了较大的权重；本发明将特征提取与胶囊网络相结合，有效提高脑电情绪识别准确率。