-
公开(公告)号:CN114638253A
公开(公告)日:2022-06-17
申请号:CN202210142362.9
申请日:2022-02-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了数字信号处理和脑电信号技术领域的基于情感脑电特征融合优化机制的身份识别系统及方法,包括:获取多个通道的情感脑电信号;对情感脑电信号进行预处理;对预处理后的情感脑电信号进行特征值提取;利用粒子群优化算法对特征值特征模式进行分析,得到对于不同用户激活程度最大的情感脑电模块特征;搭建基于注意力机制的RNN模型,利用粒子群优化算法的适应度函数进行迭代,以及,搭建孪生神经网络算法模型,利用损失函数筛选脑电频段特征。本发明区别于以往脑电数据特征是通过少数电极通道采集的单个波段脑电信号的频域特征,数据特征单一且识别准确率欠佳等问题,对模型的泛化能力进行提升,有明显的应用价值。
-
公开(公告)号:CN114638253B
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202210142362.9
申请日:2022-02-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了数字信号处理和脑电信号技术领域的基于情感脑电特征融合优化机制的身份识别系统及方法,包括:获取多个通道的情感脑电信号;对情感脑电信号进行预处理;对预处理后的情感脑电信号进行特征值提取;利用粒子群优化算法对特征值特征模式进行分析,得到对于不同用户激活程度最大的情感脑电模块特征;搭建基于注意力机制的RNN模型,利用粒子群优化算法的适应度函数进行迭代,以及,搭建孪生神经网络算法模型,利用损失函数筛选脑电频段特征。本发明区别于以往脑电数据特征是通过少数电极通道采集的单个波段脑电信号的频域特征,数据特征单一且识别准确率欠佳等问题,对模型的泛化能力进行提升,有明显的应用价值。
-