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基于元学习实例快速筛选的脑电情绪识别方法、系统
- 专利权人:
- 中国科学院自动化研究所
- 发明人:
- 何晖光,李劲鹏,邱爽
- 申请号：
- CN201910228705.1
- 公开号：
- CN110070105A
- 申请日:
- 2019.25.03
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于脑机接口以及机器学习领域,具体涉及了一种基于元学习实例快速筛选的脑电情绪识别方法、系统,旨在解决在样本数量不足的情况下,很难实现脑电情绪识别系统的跨被试者、跨时间快速适配的问题。本发明方法包括:获取设定时间内的各电极脑电数据作为待识别脑电数据;分别计算各电极数据的特征向量并拼接,得到待识别特征向量;采用训练好的情绪识别模型,依据待识别特征向量,获取相应的情绪标签并输出。本发明采用机器学习的前沿领域之一的元学习方法,既受益于深度学习所带来的强大表示能力,又得益于元学习强大的关系挖掘能力,有效提高在带标签样本数量不足的情况下的情绪识别模型的泛化能力,提高了情绪识别的速度和精度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
