龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于PDCRichClub动态脑网络的情绪识别方法，包括以下步骤：构建PDC脑功能网络；对脑功能网络进行阈值化处理，使得PDC网络都具有相同的网络密度；计算脑功能网络中所有节点的出入度数并进行节点排序；对所选节点，计算脑功能网络Richclub系数特征、筛选出存在RichClub结构的网络，输出公共RichClub网络；提取RichClub特征和时频特征微分熵；根据提取的特征集合，将特征集合和分类标签送进KNN分类器得到情绪识别结果。本发明利用较少的电极通道数达到较好的情绪识别准确率，增加了情绪识别准确率；本发明包含的节点范围更广，用更少的特征种类就能达到较好的识别精度，算法更精简。
主权项：1.一种基于PDCRichClub动态脑网络的情绪识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、构建PDC脑功能网络：以头皮上的电极位置作为节点，PDC的权值大小代表通道之间的定向联系强度、存在大小和方向，从而构建基于EEG的因效性脑功能网络；步骤二、对脑功能网络进行阈值化处理，使得PDC网络都具有相同的网络密度；步骤三、计算脑功能网络中所有节点的出入度数并进行节点排序：步骤四、对所选节点，计算脑功能网络Richclub系数特征、筛选出存在RichClub结构的网络，输出公共RichClub网络；步骤五、提取网络特征：在公共RichClub网络的核心节点度范围提取RichClub特征φnormknorm代表归一化的，再提取RichClub网络中的时频特征微分熵；步骤六、根据提取的RichClub特征φnormk和RichClub网络中的时频特征微分熵组合成特征集合，将特征集合和分类标签送进KNN分类器得到情绪识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 一种基于PDC Rich Club动态脑网络的情绪识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号