公开(公告)号：CN118319296A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410512072.8

申请日：2024-04-26

Applicant: 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

Inventor： 孙磊 ,  赵敏 ,  毛秀青 ,  张帅 ,  胡玉蝶 ,  郭松 ,  戴乐育 ,  赵锟 ,  张婷 ,  李瑞锋 ,  李楠 ,  丁瑞阳 ,  张翰洋

IPC: A61B5/117 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开一种基于集成学习的多维度EEG信号身份识别的方法和系统，该方法包括：将原始脑电信号转换为时频图和脑电地形图，并使用生成对抗网络进行数据增强；分别针对时频图和脑电地形图设计不同分类网络，提取时频空特征，进而进行身份识别；将不同分类网络的身份识别结果通过加权投票的集成策略进行整合，得到最终的身份识别结果。本发明充分利用了不同分类网络的优势，通过适应性的权重调整实现更为鲁棒和精确的整体分类性能，同时能够处理同一被试的不同形式数据集，从而有效学习脑电信号的时间、频谱和空间结构等多维度的特征信息，显著提升身份识别准确性。