公开(公告)号：CN115919327A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211162098.1

申请日：2022-09-23

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 段珂懿 ,  谢松云 ,  刘瑞镇 ,  雷凌俊 ,  谢辛舟

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/377 ,  A61B5/383

Abstract: 一种基于注意ERP特征的动态脑网络建模方法，属于脑科学、信息科学交叉研究领域。本发明方法意在解决传统脑网络建模方法在处理非平稳的认知行为诱发脑电信号时失效的问题，以及孤立计算脑电信号各导联间作用的问题。解决方案的思路是在保证脑网络整体性的前提下，采用多变量自回归模型得到每个滑动时间窗内的拟合信号，通过计算任务窗内拟合信号各通道间的有效连接，构建出动态的脑网络模型，得到每个任务窗内由注意活动引发的脑网络变化。本方法可以用于刻画大脑在注意过程中各个参与脑区间的信息交互关系，以表达不同注意活动对应脑网络的拓扑性质，有助于阐明脑内注意神经信息加工机制。

公开(公告)号：CN115687889A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211401895.0

申请日：2022-11-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 谢松云 ,  雷凌俊 ,  段珂懿 ,  谢辛舟 ,  张欣

IPC: G06F18/00 ,  G06F18/241 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进后WOA‑ELM的情绪识别的新方法。通过引入改进后的鲸鱼优化算法(WOA)达到自动优化识别系统与特征集合的目的，解决了人之间脑电信号存在较大差异、各类情绪识别算法的三类特征信息中部分缺失等问题。具体通过引入自适应tanh函数对传统WOA算法的策略执行方面所存在的缺点进行改进，改进后的WOA算法具备更快的收敛速度与更强的全局搜索能力，并采用改进后WOA算法代替人工同时完成脑电情绪识别方法中参数调节与特征集合优化的两个关键步骤获得对单个被试脑电情绪分类的最优处理方法来训练最佳模型得到最佳情绪识别准确率。本发明意义在于提出了一种可以自动化寻优迭代的脑电情绪识别新方法，有效补偿了现有技术的不足，启发式算法与人工智能相结合，实现对单个被试的情绪识别最完备特征优化并对该特征组合使用最佳ELM分类模型进行识别。