一种基于脑电数据的味觉分类方法

本申请公开了一种基于脑电数据的味觉分类方法，涉及味觉分类领域，该方法包括采集被试者在不同基本味觉刺激时的脑电信号；所述基本味觉包括酸、甜、苦、咸和鲜；根据所述脑电信号，构建全特征数据集；基于所述全特征数据集，确定最优基础分类器，并根据所述最优基础分类器，筛选电极通道，提取最优特征子集；以所述最优基础分类器为元模型，以多个机器学习模型为基模型，并利用差分进化算法整体超参数调优，构建DE‑Stacking集成模型；多个机器学习模型包括支持向量机、K近邻模型以及朴素贝叶斯模型；利用所述最优特征子集训练所述DE‑Stacking集成模型，并根据训练后的DE‑Stacking集成模型确定待测脑电信号对应的基本味觉，本申请提升了味觉分类准确率。