基于多源域自适应的跨被试情感脑电识别

在基于脑电信号的情感检测过程中，受被试间脑电信号的差异影响，传统的机器学习和深度学习方法不能很好地针对脑电数据建立通用的分类检测模型。针对此问题，将每个被试看作独立的域，建立针对脑电数据的多源域自适应的跨被试情感脑电识别模型，并在公开数据集上进行验证。验证结果表明，与单源域模型相比，提出的模型有更好的跨被试特征提取及分类能力。...

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Published in智能科学与技术学报 Vol. 3; no. 1; pp. 59 - 64
Main Authors 高寒冰, 张驰, 靳明艳, 肖杨, 丛丰裕
Format Journal Article
LanguageChinese
Published POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 01.03.2021
Subjects
域自适应
多源域
情感脑机接口
神经网络
脑电信号
跨被试
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Summary:在基于脑电信号的情感检测过程中，受被试间脑电信号的差异影响，传统的机器学习和深度学习方法不能很好地针对脑电数据建立通用的分类检测模型。针对此问题，将每个被试看作独立的域，建立针对脑电数据的多源域自适应的跨被试情感脑电识别模型，并在公开数据集上进行验证。验证结果表明，与单源域模型相比，提出的模型有更好的跨被试特征提取及分类能力。
ISSN:2096-6652
DOI:10.11959/j.issn.2096-6652.202106