一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法 （人机交互、脑电图、疾病诊断、疾病治疗、脑电信号、人工智能、、脑机接口）

本发明公开了一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法，包括S1：对原始脑电信号进行采样、处理和特征提取；S2：对目标域数据和源域数据进行特征降维；S3：对降维后的数据进行深度域自适应；S4：进行标签预测；S5：选取不同的被试者作为目标域，重复S2‑S4；S6：在跨批次实验中，选择其中一个试验批次作为目标域数据，剩下的数据作为源域数据，执行S3‑S4。本发明将联合分布自适应与深度卷积神经网络相结合，联合分布自适应方法同时考虑源域数据和目标域数据的边缘分布与条件分布的差异，提高域适应能力；采用三层网络进行多层深度域自适应，通过多层适应，可以很好的弥合边缘分布与条件分布下的域差异，提高网络的迁移能力。

《一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法 （人机交互、脑电图、疾病诊断、疾病治疗、脑电信号、人工智能、、脑机接口）》是一发明专利，专利号为 2023103018078，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为祝磊;于飞;黄爱爱;张建海，申请日期为2023-03-27，公开（公告）日期为2026-04-03，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/24 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：认知功能障碍、老年痴呆症、智能穿戴、情感分析、智能医疗、神经工程、脑损伤、脑震荡、数据采集、癫痫、意识障碍、脑肿瘤、脑血管病、阿尔茨海默病、睡眠、抑郁症、焦虑症、创伤后应激障碍、自闭症谱系障碍、双相情感障碍、心理评估、帕金森病、认知障碍。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种面向情绪识别的深度迁移学习域自适应方法，包括S1：对原始脑电信号进行采样、处理和特征提取；S2：对目标域数据和源域数据进行特征降维；S3：对降维后的数据进行深度域自适应；S4：进行标签预测；S5：选取不同的被试者作为目标域，重复S2‑S4；S6：在跨批次实验中，选择其中一个试验批次作为目标域数据，剩下的数据作为源域数据，执行S3‑S4。本发明将联合分布自适应与深度卷积神经网络相结合，联合分布自适应方法同时考虑源域数据和目标域数据的边缘分布与条件分布的差异，提高域适应能力；采用三层网络进行多层深度域自适应，通过多层适应，可以很好的弥合边缘分布与条件分布下的域差异，提高网络的迁移能力。

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