公开(公告)号：CN117272271A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311241568.8

申请日：2023-09-25

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孔万增 ,  杨心宇 ,  金宣妤 ,  洪晨益

IPC: G06F21/32 ,  G06F3/01 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开基于傅立叶幅度特征泛化的跨时段脑电信号身份识别方法。采集视觉刺激下的多个时段脑电数据；提取脑电数据的傅立叶幅值；搭建教师网络和学生网络，对其进行训练；利用训练好的学生模型中基础神经网络B、分类器搭建域不变特征的脑电身份识别网络，并利用域不变特征的脑电身份识别网络实现脑电身份识别。本发明利用脑电信号的傅立叶幅值作为域不变特征，采用域泛化技术提取特征后获得更有判别力的特征。利用脑电信号的傅立叶幅度增强了模型对更加体现被试身份信息的特征的学习，抑制了模型对脑电信号中与身份信息无关的信息的学习，从而使脑电信号的身份识别具有更好的鲁棒性和普适性。

公开(公告)号：CN115969392A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310129985.7

申请日：2023-02-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孔万增 ,  金宣妤 ,  杨心宇 ,  朱莉 ,  唐佳佳

IPC: A61B5/372 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开基于张量化频空注意力域适应网络的跨时段脑纹识别方法。针对现有大多数多源域自适应方法是单独弥合多个源域和目标域之间的域差距，而忽略各分布对齐域不变特征之间的关系。本发明通过建模域不变特征的重要关系辅助目标域的性能，而不受源域之间分布差异的影响。采用一种新的张量化频空注意网络(TSFAN)，以联合合并成对源和目标以及跨源域的适当公共频空特征。考虑到维度的问题，TSFAN进一步近似地表示为低秩Tucker格式，使TSFAN在域的数量上线性扩展，将TSFAN扩展到与任意时段数量的情况。本发明能够实现高效的跨时段任务无关脑纹识别，是可用于现实生活中便携式脑纹识别的一种有效方法。