公开(公告)号：CN114036980A

公开(公告)日：2022-02-11

申请号：CN202111273468.4

申请日：2021-10-29

Applicant: 暨南大学

Inventor： 龙锦益 ,  柳德正 ,  张佳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于域对抗网络的跨用户EEG信号融合识别方法，具体步骤为：对多被试多分类的EEG数据集进行预处理；每个被试的数据都会轮流作为目标域数据，同时其他被试的数据作为不同的源域数据，每组源域数据都会与目标域训练数据训练生成一个域对抗网络模型，用于识别测试数据；利用每个域对抗网络模型计算出的特征信息和类别信息分别对测试数据的实际类别进行分析，得到多个域对抗网络模型对测试数据的辅助决策信息；构建信息融合模型，对多个对抗网络模型识别结果进行融合优化，使得多个对抗网络模型决策一致性最大化，用于返回优化的目标域数据识别的结果；对比测试数据的实际结果与相应的预测结果来评价所提算法的性能。

公开(公告)号：CN114036980B

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202111273468.4

申请日：2021-10-29

Applicant: 暨南大学

Inventor： 龙锦益 ,  柳德正 ,  张佳

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了基于域对抗网络的跨用户EEG信号融合识别方法，具体步骤为：对多被试多分类的EEG数据集进行预处理；每个被试的数据都会轮流作为目标域数据，同时其他被试的数据作为不同的源域数据，每组源域数据都会与目标域训练数据训练生成一个域对抗网络模型，用于识别测试数据；利用每个域对抗网络模型计算出的特征信息和类别信息分别对测试数据的实际类别进行分析，得到多个域对抗网络模型对测试数据的辅助决策信息；构建信息融合模型，对多个对抗网络模型识别结果进行融合优化，使得多个对抗网络模型决策一致性最大化，用于返回优化的目标域数据识别的结果；对比测试数据的实际结果与相应的预测结果来评价所提算法的性能。