一种基于聚类集成的复杂视觉刺激下脑电辨识分析方法

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一种基于聚类集成的复杂视觉刺激下脑电辨识分析方法
申请号:CN202510039890
申请日期:2025-01-10
公开号:CN119989027A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
一种基于聚类集成的复杂视觉刺激下脑电辨识分析方法,包括以下步骤:设计复杂视觉刺激条件下脑电信号采集的实验范式,选定N个被试分别按照实验范式进行操作,同步采集记录N个被试在实验范式中复杂视觉刺激下的多通道脑电信号数据;开始实验,对N个被试的脑电信号进行预处理,获取对应N个被试的预处理后的脑电信号数据,形成快速序列呈现脑电信号数据集;利用谱聚类算法对N个被试的脑电信号数据进行聚类分析,获取N个子聚类器;利用基于超图划分的谱聚类集成优化策略对N个被试的子聚类器进行融合;对融合模型进行测试评估,得到融合模型的性能属性值。本发明实现对多个被试脑视觉认知图像分类模型的决策层集成,从而构建跨个体的具有较高泛化性、准确性和鲁棒性的视觉刺激目标下脑电信号分析方法。
技术关键词
谱聚类算法 多通道脑电信号 视觉 拉普拉斯 分析方法 超图划分算法 序列 矩阵 数据 谱聚类方法 图像分类模型 上电极帽 特征值 数字滤波器 高斯核函数 节点 轮廓系数 图片
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