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杭州電子科技大學(xué)彭勇獲國(guó)家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于特征與狀態(tài)二部圖的腦電情感識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114897019B

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202210514263.9,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F18/24;該發(fā)明授權(quán)一種基于特征與狀態(tài)二部圖的腦電情感識(shí)別方法是由彭勇;沙天慧設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-05-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

一種基于特征與狀態(tài)二部圖的腦電情感識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供一種基于特征與狀態(tài)二部圖的腦電情感識(shí)別方法。該方法的具體步驟包括引導(dǎo)被試者觀看帶有明顯情感傾向的影片片段,同時(shí)采集腦電數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理和特征提取后,生成數(shù)據(jù)矩陣。為得到能夠很好刻畫(huà)特征與樣本之間關(guān)聯(lián)的二部圖,首先使用數(shù)據(jù)矩陣對(duì)二部圖進(jìn)行初始化,一層為特征,另一層為樣本,層內(nèi)無(wú)連接,層間全連接。然后基于圖結(jié)構(gòu)化學(xué)習(xí)理論,通過(guò)對(duì)其約束非負(fù)性,行歸一化及拉普拉斯秩約束,學(xué)習(xí)到最優(yōu)的二部圖,再聯(lián)合半監(jiān)督圖標(biāo)記傳播模型,得到無(wú)標(biāo)記樣本的標(biāo)簽,其內(nèi)在機(jī)理是同類情感樣本有相似的特征分布。最后,對(duì)學(xué)習(xí)到的標(biāo)簽矩陣按列拆分,每一列代表一類情感與特征之間的關(guān)聯(lián)程度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于特征與狀態(tài)二部圖的腦電情感識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于特征與狀態(tài)二部圖的腦電情感識(shí)別方法,其特征在于:包括以下步驟:步驟1、在被試者處于不同的情感類別時(shí)采集腦電數(shù)據(jù);步驟2、對(duì)步驟1采集得到的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,得到數(shù)據(jù)矩陣d為特征數(shù),n為樣本數(shù);使用數(shù)據(jù)矩陣B初始化二部圖,一層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)是數(shù)據(jù)矩陣B的行數(shù)d,另一層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)是數(shù)據(jù)矩陣B的列數(shù)n,層內(nèi)無(wú)連接,層間全連接;數(shù)據(jù)矩陣B的元素Bij代表第i個(gè)特征與第j個(gè)樣本之間的權(quán)重;步驟3、基于特征-樣本二部圖的半監(jiān)督標(biāo)簽傳播模型,通過(guò)強(qiáng)制非負(fù)性,行歸一化以及拉普拉斯矩陣秩的約束來(lái)學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)化圖P,并對(duì)秩的約束優(yōu)化及放松,得到優(yōu)化后的目標(biāo)函數(shù);所得的目標(biāo)函數(shù)如下: 其中,為用于標(biāo)簽傳播的標(biāo)簽矩陣,是有標(biāo)簽樣本的標(biāo)簽矩陣,l是帶標(biāo)簽的樣本數(shù)量,c是類別數(shù),G=[Fu;Ff];是無(wú)標(biāo)簽樣本的標(biāo)簽矩陣,u是無(wú)標(biāo)簽樣本數(shù),為描述特征的標(biāo)簽矩陣,d是特征維度;1為全1矩陣;Tr·表示矩陣的跡;λ是參數(shù);學(xué)習(xí)得到的結(jié)構(gòu)化圖P為: 其中,d是原始特征維度,n是樣本數(shù);圖關(guān)聯(lián)矩陣是拉普拉斯矩陣,通過(guò)關(guān)聯(lián)矩陣S求得;LS=DS-S;DS為n+d維對(duì)角矩陣,其第i個(gè)對(duì)角元素前兩個(gè)約束分別是非負(fù)性及行歸一化,第三個(gè)約束是圖關(guān)聯(lián)矩陣S對(duì)應(yīng)于各類情緒狀態(tài)的連通分量,然后可以將EEG樣本劃分為各類;表示Frobenius范數(shù)的計(jì)算;上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置;步驟4、對(duì)目標(biāo)函數(shù)中的關(guān)聯(lián)矩陣P及標(biāo)簽矩陣F進(jìn)行聯(lián)合迭代優(yōu)化;步驟5、將被測(cè)對(duì)象的腦電數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后,輸入經(jīng)過(guò)聯(lián)合迭代優(yōu)化的優(yōu)化模型,獲得標(biāo)簽矩陣Fu;根據(jù)標(biāo)簽矩陣Fu獲得被測(cè)對(duì)象在腦電采集時(shí)的情感類別。

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