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申请/专利权人：大连大学
摘要：一种跨被试脑电信号情绪识别的方法，属于深度学习技术领域，包括如下步骤：S1、利用正负样本生成器将提取到的微分熵特征构造为正负样本；S2、将锚点与正负样本的微分熵特征送入编码器进行编码，将其映射到潜在空间中，使用自回归模型，在潜在空间中对编码后的锚点样本进行回归预测，利用概率监督对比损失函数训练编码器，通过拉近正样本对的距离并拉远负样本对的距离，训练编码器完成表示学习，在完成表示学习后回归模型将被丢掉；S3、将训练好的编码器连接分类器进行微调，通过交叉熵损失函数训练分类器，在此过程中编码器不做梯度传播，完成跨被试情绪识别。本发明具有更高的识别精度与更小的标准差。
主权项：1.一种跨被试脑电信号情绪识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用正负样本生成器将提取到的微分熵特征构造为正负样本；S2、将锚点与正负样本的微分熵特征送入编码器进行编码，将其映射到潜在空间中，使用自回归模型，在潜在空间中对编码后的锚点样本进行回归预测，利用概率监督对比损失函数训练编码器，通过拉近正样本对的距离并拉远负样本对的距离，训练编码器完成表示学习，在完成表示学习后回归模型将被丢掉；S3、将训练好的编码器连接分类器进行微调，通过交叉熵损失函数训练分类器，在此过程中编码器不做梯度传播，完成跨被试情绪识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连大学 一种跨被试脑电信号情绪识别的方法
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