一种基于脉冲神经网络结构搜索的脑电信号情绪识别方法

本发明公开了一种基于脉冲神经网络结构搜索的脑电信号情绪识别方法，包括：1，对于原始脑电数据进行片段分割和短时傅里叶变换的预处理；2，定义网络模型结构；3，构建初始脉冲神经网络种群；4，在数据集上训练建立的脉冲神经网络模型，并对每个模型性能进行全面的评估；5，通过进化算法生成下一代脉冲神经网络模型；6，反复进化迭代，直至进化结束；7，生成性能最优的脉冲神经网络模型。本发明能实现自适应搜索脑电分类的最优脉冲神经网络结构模型，从而提高识别率，减少能耗，降低延时以及部署成本。