公开(公告)号：CN116821764A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310802378.2

申请日：2023-06-30

申请人： 杭州电子科技大学

发明人： 郑浩浩 ,  曾虹 ,  乐淑萍 ,  潘登 ,  曾涛 ,  徐非凡 ,  欧阳瑜 ,  贾哲 ,  钱东官

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06N3/096 ,  G06F18/25

摘要： 本发明公开了一种基于知识蒸馏的多源域适应的EEG情绪状态分类方法。首先获取数据进行带通滤波，并使用独立成分分析技术去除伪迹。其次通过差分熵方法进行脑电特征提取，将三维脑电时间序列转换为二维样本矩阵。然后在两种任务场景下各自划定训练集和测试集，确保它们不重合。本发明采用基于边际采样的伪标签三元组损失结合最大均值差异。本发明从不同的源领域中学习知识，以最大程度地利用多个单源模型，并以更少的时间消耗实现更强大的模型。最后利用分类准确率对模型进行两种任务场景下的性能评估。本发明将三元组损失和最大均值差异结合，不仅可以在域级别上实现每对源领域和目标领域之间的无偏置对齐，还考虑了数据对级别的相关性。