公开(公告)号：CN119557677A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411598571.X

申请日：2024-11-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 杨子玥 ,  王艺谚 ,  彭勇

IPC: G06F18/23213 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电协同聚类的半监督言语想象意图解码方法，包括如下步骤：步骤1、采集言语想象的脑电数据；步骤2、对预处理后的脑电数据进行特征提取；步骤3、将原始数据矩阵进行特征聚类和样本聚类，从而得到特征的聚类指示矩阵、样本的聚类指示矩阵和系数矩阵；步骤4、在半监督框架下完成对特征的聚类指示矩阵、样本的聚类指示矩阵和系数矩阵的优化求解；步骤5、通过可视化手段，展示基于脑电样本和特征协同聚类的半监督学习模型得到的解码结果。该方法在基于脑电信号的言语想象意图解码研究和系统中能够充分发掘和利用特征和样本的双向复杂交互模式以及言语想象的标签信息。

公开(公告)号：CN118948297A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411028849.X

申请日：2024-07-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭勇 ,  陈雨欣 ,  王艺谚 ,  杨子玥

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/374 ,  A61B5/377 ,  A61B5/00 ,  G06F18/232 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明公开了一种半监督协同聚类的情感脑电特征与样本耦合分析方法，包括如下步骤：利用任意不同的情感诱发场景，对多名被试者的脑电数据进行采集；对采集的脑电数据进行预处理，并提取预处理后的脑电数据不同通道和频段的特征，进而得到样本集；构建半监督协同聚类的情感脑电特征与样本耦合分析模型的目标函数；根据构建的目标函数，对特性标签矩阵P、未标记的离散标签矩阵Qu、关联矩阵S、特征权重矩阵Θ及样本权重向量v进行联合迭代优化；根据未标记的离散标签矩阵Qu判断被测者在进行脑电数据采集时的情感类别。该方法根据样本和特征在模型中的贡献程度，可以在脑电采集、预处理和特征提取时选取更有价值的通道和频段，从而提高识别的效率。