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基于生成对抗域自适应的跨被试EEG疲劳状态分类方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 赵月,孔万增,李秀峰,张佳明,曾虹,吴振华,戴国骏
- 申请号：
- CN202010985675.1
- 公开号：
- CN112274162A
- 申请日:
- 2020.09.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于生成对抗域自适应的跨被试EEG疲劳状态分类方法。本发明首先获取数据并预处理，去除伪迹；其次通过PSD来进行EEG特征提取，从三维EEG时间序列获得二维样本矩阵；然后区分源域和目标域数据集，获得不重合的训练集和测试集；再用部分无标签的目标域数据和符合高斯分布的随机数据训练分类模型GDANN；最后利用混淆矩阵对分类结果准确率进行评估。本发明将生成对抗网络和域不变思想进一步结合，既解决了EEG信号数据集稀少难获得的问题，又平衡了源域数据和目标域数据不匹配的问题，一定程度上避免了负迁移，训练出了高精度的跨被试疲劳检测分类器，以期在实际的脑机交互中有着广泛的应用前景。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
