公开(公告)号：CN119397339A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411622630.2

申请日：2024-11-14

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许海棋 ,  佘青山 ,  孟明 ,  陈强 ,  斯辉健

IPC: G06F18/24 ,  A61B5/00 ,  A61B5/1455 ,  A61B5/374 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25 ,  G06N3/08 ,  G06F17/16 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了基于特征解耦的EEG‑fNIRS深度融合的认知状态分类方法，该方法首先同步采集被试心算任务下的脑电信号EEG与功能性近红外光谱信号fNIRS数据，对采集到的两个数据进行预处理得到脑电信号数据和血红蛋白浓度变化数据。其次取脑电信号数据和血红蛋白浓度变化数据，通过时间窗进行数据增强后送入深度融合网络，获取EEG的公共特征和私有特征、fNIRS的初级特征；以及EEG分类结果、fNIRS分类结果及输出的融合分类结果。最后设计解耦损失和基于标签平滑策略的交叉熵损失，进行训练。本发明有效缓解fNIRS模态深度学习中的过拟合问题，能够准确的进行认知状态分类。

公开(公告)号：CN117332382A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311296996.0

申请日：2023-10-09

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 许海棋 ,  佘青山 ,  蔡寅昊 ,  高云园 ,  马玉良

IPC: G06F18/28 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种多源半监督脑电字典迁移学习方法。本发明首先在对称正定流形中对齐源域和目标域协方差矩阵的分布均值，提取切空间特征。再通过原子和Profile为每个源域和目标域有标签样本分别训练Fisher判据嵌入的单源字典迁移模型。得到每个单源模型输出的单源分类向量后用投票的方式得到多源分类向量，最终得到多源迁移学习的分类结果。本发明利用字典原子的Fisher准则构造判别Fisher原子嵌入模型，使同一类型的原子尽可能多地从同一类中重构样本，提高学习字典的判别能力。本发明采用基于字典原子与profile的关系来构建MMD模型，使源域样本能够自适应目标域样本。