公开(公告)号：CN115238835B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211161210.X

申请日：2022-09-23

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈俊龙 ,  叶梦晴 ,  张通

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  A61B5/374 ,  A61B5/377 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于双空间自适应融合的脑电情感识别方法、介质及设备；其中方法为：输入脑电数据并进行预处理；将脑电数据并行输入到双空间表示自适应融合网络的潜在空间表示模块和图拓扑空间表示模块：潜在空间表示模块得到判别性特征表示；在图拓扑空间表示模块中，脑电通道图构建单元构建脑电通道的邻接矩阵；将邻接矩阵及脑电数据输入到图卷积网络中进行特征提取得到拓扑空间表示；将判别性特征表示、拓扑空间表示及融合表示联合输入到自适应融合模块中提取协同信息表示，实现情感分类。该方法既可捕获脑电数据的潜在空间信息，同时获取脑电通道间的拓扑空间信息，并进行互补融合，可得到更全面特征表示，提高情感识别的性能。

公开(公告)号：CN115659259A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211678810.3

申请日：2022-12-27

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈俊龙 ,  叶梦晴 ,  张通

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N20/10 ,  A61B5/16 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于层次化多维空间的脑电情感识别方法、介质及设备；其中方法为：对输入的脑电数据进行预处理；将预处理后的数据输入到层次化多维空间网络的分层动态图卷积模块中，提取基于通道空间的空间特征；将预处理后的数据并行输入到层次化多维空间网络的辅助信息模块中，提取基于数据依赖的判别性特征；通过早晚自适应融合机制对空间特征及判别性特征进行多维自适应融合得到最终的特征，实现情感分类。该方法能够基于脑功能连接关系对空间特征进行捕获，并将基于数据依赖的判别性特征通过早晚自适应融合机制融入到空间特征中，提取最利于情绪识别的共表示用于情绪分类任务，提升基于脑电信号情绪识别任务的性能。

公开(公告)号：CN115238835A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202211161210.X

申请日：2022-09-23

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 陈俊龙 ,  叶梦晴 ,  张通

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B5/374 ,  A61B5/16 ,  A61B5/377 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于双空间自适应融合的脑电情感识别方法、介质及设备；其中方法为：输入脑电数据并进行预处理；将脑电数据并行输入到双空间表示自适应融合网络的潜在空间表示模块和图拓扑空间表示模块：潜在空间表示模块得到判别性特征表示；在图拓扑空间表示模块中，脑电通道图构建单元构建脑电通道的邻接矩阵；将邻接矩阵及脑电数据输入到图卷积网络中进行特征提取得到拓扑空间表示；将判别性特征表示、拓扑空间表示及融合表示联合输入到自适应融合模块中提取协同信息表示，实现情感分类。该方法既可捕获脑电数据的潜在空间信息，同时获取脑电通道间的拓扑空间信息，并进行互补融合，可得到更全面特征表示，提高情感识别的性能。