[发明专利]基于多源域适应字典学习和稀疏表示的脑电情感识别方法在审
| 申请号： | 202210716694.3 | 申请日： | 2022-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN115062711A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 袁凯烽;何涛;候璐 | 申请（专利权）人： | 常州工业职业技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;A61B5/16;A61B5/00 |
| 代理公司： | 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 | 代理人： | 张秋月 |
| 地址： | 213100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及EEG脑电技术领域，尤其涉及基于多源域适应字典学习和稀疏表示的脑电情感识别方法，包括：使用LCSVD算法得到字典和稀疏的初始值；计算源域和目标域上类内、类间稀疏重建误差；根据最小化、最大化类内稀疏重建误差构建判别项，计算字典学习和稀疏表示的目标函数；采用参数迭代优化方法对目标函数求解；通过未标注的测试样本，计算测试样本类别。本发明共有字典的学习准则是最小化类内稀疏重建误差和最大化类间稀疏重建误差，保证学习到的稀疏表示具有识别能力；为避免负迁移的发生，每个源域对应一个领域适应权重，且可以在自适应学习中得到权重最佳值；模型参数的求解通过参数交替优化的方法，所有的参数可同时达到最优解。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多源域 适应 字典 学习 稀疏 表示 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
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