公开(公告)号：CN116975606A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310963114.5

申请日：2023-08-02

Applicant: 暨南大学

Inventor： 闫勉 ,  董鑫淼 ,  王海梁 ,  陶达 ,  郭柏淇

IPC: G06F18/2134 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明公开了一种基于EEG技术的消费者购买意愿测量方法、系统，包括：EEG信号采集设备采集接受到刺激后产生的EEG信号，将采集到的原始信号导入Matlab中的EEGLAB模块进行数据预处理，再传输到数据分析系统；数据分析系统进行脑电信号的提取，将脑电信号转化成可进行统计分析的数据，再将数据传输到判别识别系统；判别识别系统通过KNN算法进行消费者购买意愿分析。本发明首先通过EEG设备采集消费者额叶部位的脑电信号，然后提取出特征值，采用KNN机器学习模型来检测消费者购买意愿的变化，本发明可以智能化检测当消费者接受到不同的外部刺激时购买意愿的变化，提高了分析的效率和准确性。

公开(公告)号：CN117273807A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311341681.3

申请日：2023-10-17

Applicant: 暨南大学

Inventor： 闫勉 ,  董鑫淼 ,  朱晓雯 ,  汤世纪 ,  邓迎欣

IPC: G06Q30/0202 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F18/23213

Abstract: 本发明提供了基于消费者特征及BP神经网络的购买行为预测方法和系统，涉及心理预测技术领域，包括以下步骤：S1：获取消费者特征数据集；S2：对消费者特征数据集进行分类；S3：将不同的消费者特征数据集分别分为训练集、验证集和测试集，利用训练集作为BP神经网络的输入，通过验证集与实际输出修正连接权重和阈值；本发明获取消费者特征数据集，并进行分类，以此作为分析的依据，根据他们的消费特征，利用神经网络来进行训练和预测，输出基于不同消费者特征的规律，同时在不同输入的特征向量的基础上，BP神经网络也可以自学习及时对偏离的数据进行修正，提高准确性和及时性，为商业化分析提供了优秀的参考价值。