基于脑眼融合和迁移学习的互动式学习优化方法及系统

本申请公开了一种基于脑眼融合和迁移学习的互动式学习优化方法及系统，包括如下内容：采集不同受试者的脑电数据和眼动数据；对脑电数据和眼动数据进行预处理，得到脑电样本和眼动样本，进行数据配对；使用卷积神经网络结合多头注意力结构自动提取脑电样本和眼动样本中的脑电特征向量和眼动特征向量，通过全连接层将脑电特征向量和眼动特征向量融合为最终的特征向量；针对不同受试者之间的数据差异，构建迁移学习模型；根据用户的瞳孔大小、停留时间结合脑电数据，重新训练识别得到针对不同内容的情感分类。本申请基于多模态数据融合和迁移学习，将脑电信号与视觉信号等多种生理数据进行融合，克服传统单一信号分析在复杂场景下的局限性。