一种基于置信学习的脑电数据标签去噪方法及装置

本发明提供一种基于置信学习的脑电数据标签去噪方法及装置，涉及脑电数据标签去噪技术领域。该方法包括：使用脑电采集设备进行数据采集，获取原始脑电数据集；基于基噪声监测分类器，根据原始脑电数据集，通过置信学习框架进行标签噪声过滤，获得第一干净数据集以及第一噪声数据集；基于基噪声监测分类器，根据第一干净数据集以及第一噪声数据集，对脑电数据集，通过置信学习框架进行多模型集成的重采样噪声标签过滤，获得样本预测噪声标签集合；基于样本预测标签集合，使用投票法进行标签噪声纠正，获得去噪脑电数据集。本发明是一种克服单一模型过滤偏差且充分考虑噪声分布变化的脑电数据标签去噪方法。