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一种基于多尺度双曲对比学习的跨被试脑电情感识别方法及设备

申请号: CN202311482703.8
申请人: 山西大学
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于多尺度双曲对比学习的跨被试脑电情感识别方法及设备
专利类型 发明申请
申请号 CN202311482703.8
申请日 2023/11/8
公告号 CN117493963A
公开日 2024/2/2
IPC主分类号 G06F18/241
权利人 山西大学
发明人 畅江; 张志鑫
地址 山西省太原市小店区坞城路92号

摘要文本

本发明涉及一种基于多尺度双曲对比学习的跨被试脑电情感识别方法,包括以下步骤:采用对比学习的采样方法,采集脑电信号数据;利用编码器和投影器获取第一脑电信号表示,并采用投影器将第一脑电信号表示投影到双曲空间;构建对比损失,其中对比损失包括脑电刺激对比损失和脑电情感对比损失;基于对比损失对编码器进行训练,利用训练后的编码器,获取第二脑电信号表示;基于第二脑电信号表示实现跨被试情感分类。本发明通过对比学习有效探索了脑电信号中的层级关系,同时利用双曲空间对层级关系的表达能力有效提取了对比学习中的层次信息,在保持个体不变性的基础上实现了情感样本的有效分离,从而使情感识别更加可靠。

专利主权项内容

1.一种基于多尺度双曲对比学习的跨被试脑电情感识别方法,其特征在于,包括以下步骤:采用对比学习的采样方法,采集脑电信号数据;利用编码器和投影器获取第一脑电信号表示,并采用投影器将第一脑电信号表示投影到双曲空间;构建总体损失,其中总体损失由脑电刺激对比损失和脑电情感对比损失组成;基于对比损失对编码器进行训练,利用训练后的编码器,获取第二脑电信号表示;基于第二脑电信号表示实现跨被试情感分类。