一种基于子域自适应的跨被试与跨时期脑电情感识别模型

本发明公开了一种基于子域自适应的跨被试与跨时期脑电情感识别模型，属于脑电信号的情感识别技术领域。本发明包括：首先通过共享特征提取模块获取域不变的浅层特征数据，将获取的浅层特征输入到域特定特征提取模块以提取多个高层特征表示；接着，通过情感分类器一方面对源域数据进行情感预测，另一方面预测目标域样本的伪标签，用于子域自适应过程；然后，采用子域适应损失PLMMD来优化模型，学习源域与目标域之间的多个域不变表示，其中采用层次伪标签权重生成模块来缓解子域适应过程中的伪标签噪声，以提高子域适应的效果。本发明方法明显提升了脑电情绪识别模型的效果，具有更好的可实用性。