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公开(公告)号：CN118452919A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410395688.1
申请日：2024-04-02
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/372 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及情绪识别技术领域，尤其是指一种基于自适应融合网络的脑电信号情绪识别方法及装置，包括：将脑电信号进行预处理后，将不同频段的脑电信号分别输入不同的特征提取子模块，通过第一长短时记忆转换器和第一自适应图卷积网络得到各个特征提取子模块的输出特征；将所有特征提取子模块的输出特征输入特征融合模块，通过第二长短时记忆转换器和第二自适应图卷积网络得到融合特征；基于融合特征识别情绪类别。本发明基于长短时记忆转换器和自适应图卷积网络，能够考虑脑电信号的个体差异并自适应地获取频段的关系信息，从而提高脑电情绪识别的准确性和泛用性。
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公开(公告)号：CN118436347A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410511811.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/372 , A61B5/291 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，涉及情绪识别技术领域，该系统包括数据预处理模块，用于对采集的脑电信号数据进行预处理，得到脑电信号对集合；数据结构优化模块，用于对脑电信号对集合中的信号进行时变的电极排序，对脑电信号数据结构进行优化，得到优化后的脑电信号数据；特征提取模块，用于同时提取优化后的脑电信号数据中的重要时间、空间和频率特征；分类模块，用于对所述特征提取模块提取的特征进行处理，得到每类情绪的概率，最大概率值对应的情绪即为预测的情绪类别。本发明能够对受试者的数据结构实现个性化优化，从而提高跨受试者的脑电情绪识别的性能。
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公开(公告)号：CN118436347B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202410511811.1
申请日：2024-04-26
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/372 , A61B5/291 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于自适应数据结构优化的脑电信号情绪识别系统，涉及情绪识别技术领域，该系统包括数据预处理模块，用于对采集的脑电信号数据进行预处理，得到脑电信号对集合；数据结构优化模块，用于对脑电信号对集合中的信号进行时变的电极排序，对脑电信号数据结构进行优化，得到优化后的脑电信号数据；特征提取模块，用于同时提取优化后的脑电信号数据中的重要时间、空间和频率特征；分类模块，用于对所述特征提取模块提取的特征进行处理，得到每类情绪的概率，最大概率值对应的情绪即为预测的情绪类别。本发明能够对受试者的数据结构实现个性化优化，从而提高跨受试者的脑电情绪识别的性能。
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