脑功能信号隐变量动态表征的分类模型训练方法与装置

本申请实施例提供一种脑功能信号隐变量动态表征的分类模型训练方法与装置。所述方法通过对采集到的第一脑电信号进行预处理得到第二脑电信号，并对第二脑电信号进行隐变量动态表征学习得到第二脑电信号对应的隐变量动态表征。再通过对隐变量动态表征的解码得到第一还原脑电信号，以及根据隐变量动态表征确定脑电信号分类结果，进而可以至少根据第一还原脑电信号、脑电信号分类结果以及隐变量动态表征计算损失，以根据训练损失训练分类模型的参数。这样训练得到的模型可以在仅接收采集得到的脑电信号的基础上直接输出脑电信号分类结果，通过挖掘脑电信号中不可观测的隐变量动态表征实现对脑电信号的分类，以提高情绪识别的准确率。