公开(公告)号：CN110109543B

公开(公告)日：2021-08-31

申请号：CN201910358854.X

申请日：2019-04-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 黄志华 ,  王益文 ,  彭发强 ,  杨雪

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  A61B5/369

Abstract: 本发明公开了一种基于被试迁移的c‑VEP识别方法，涉及脑电信号中的c‑VEP识别问题。识别c‑VEP是实现脑机接口的一种方式，本方法采用迁移学习的思想，从已有的大规模数据集合中挑选被试模型为新被试建构识别模型，从而大幅降低为新被试收集训练数据的时间，提高建构c‑VEP识别模型的效率。具体做法为：采集少量的新被试任务态脑电信号，在大规模数据集合中检索与新被试任务态脑电特征相似的源被试，把挑选出的源被试所对应的识别模型按相似程度加权融合为针对新被试的识别模型。

公开(公告)号：CN110109543A

公开(公告)日：2019-08-09

申请号：CN201910358854.X

申请日：2019-04-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 黄志华 ,  王益文 ,  彭发强 ,  杨雪

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明公开了一种基于被试迁移的c-VEP识别方法，涉及脑电信号中的c-VEP识别问题。识别c-VEP是实现脑机接口的一种方式，本方法采用迁移学习的思想，从已有的大规模数据集合中挑选被试模型为新被试建构识别模型，从而大幅降低为新被试收集训练数据的时间，提高建构c-VEP识别模型的效率。具体做法为：采集少量的新被试任务态脑电信号，在大规模数据集合中检索与新被试任务态脑电特征相似的源被试，把挑选出的源被试所对应的识别模型按相似程度加权融合为针对新被试的识别模型。

公开(公告)号：CN109445580A

公开(公告)日：2019-03-08

申请号：CN201811210665.X

申请日：2018-10-17

Applicant: 福州大学

Inventor： 王益文 ,  黄志华 ,  彭发强 ,  付超

IPC: G06F3/01 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于脑机接口的信任博弈实验系统，由博弈交互模块、脑电信号采集模块，信号处理模块、主控协调模块、决策识别模型训练模块和虚拟被试生成模块组成。博弈交互模块、脑电信号采集模块，信号处理模块和主控协调模块在运行时均为独立的进程，它们通过计算机间的通信和进程间的通信与协调实时处理被试博弈决策的交互、脑电信号的采集、脑电信号与交互标记的存储、脑电信号的在线处理、被试博弈决策的识别与传递和虚拟被试的决策模拟。决策识别模型训练模块和虚拟被试生成模块离线运行，分别按照实验操作者的要求生成决策识别模型和虚拟被试模型，并在实验开始前由主控协调模块装载到系统中。本发明能够支持相关研究的新型实验范式。