一种自适应图学习的多视图脑电言语想象意图识别方法

本发明公开了一种自适应图学习的多视图脑电言语想象意图识别方法。该方法如下：1、在不同的言语想象任务场景下，对多名被试者的脑电数据进行采集。2、对采集到的脑电进行预处理并提取不同视图下的不同通道和频段的特征。3、建立自适应图学习的多视图脑电言语想象意图识别模型。4、对目标函数进行联合迭代优化。5、得到未标记样本的预测标签，完成言语想象脑电识别任务。本发明利用多个视图中可用的互补信息来学习到更好的相似度矩阵和未标记样本标签矩阵，提高了通过脑电数据对言语想象意图识别的能力；本发明能自适应学习各视图及特征对于模型识别的贡献度，且视图和特征重要性可以指导脑电采集、预处理和特征提取时对通道及频段的选择。