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摘要
本发明公开了一种基于无源域域适应的脑电情绪识别方法,包括：1,对原始脑电信号数据进行预处理后将数据划分为源域和目标域；2,先提取源域数据的微分熵特征,然后构建多层感知机并在源域数据上对其训练,生成受试者的源域模型；3,利用源域模型参数和无标签的目标域数据生成受试者的目标模型；4,利用生成的目标模型实现目标域数据上的情绪分类任务。本发明不使用源域数据仅利用源域模型参数来适应目标域,能达到保护用户隐私的目的,同时能解决因不同受试者数据分布差异而导致模型识别准确率下降的问题,从而增加情绪识别方法在交通等领域的应用价值。
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