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申请/专利权人：西安科技大学
摘要：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种情绪、疲劳和主观意愿的正交融合模型及精神状态评估方法。本申请针对情绪识别问题，提出了一种时空熵特征提取方法，对小样本脑电数据有较好的适应性；针对疲劳状态识别中识别率低的问题，提出了脑功能连接的功率谱归一化特征提取方法，对疲劳状态识别表现出了更高的准确率；针对情绪与疲劳及工作意愿的特征融合问题，提出了基于田口正交法的主观指标与客观指标融合的精神状态评估模型。实验结果表明，本发明所提出的时空熵特征情绪识别、脑功能连接的功率谱识别疲劳状态识别、及主观与客观正交融合的精神状态评估模型，能够完成对情绪状态、疲劳状态、及精神状态的识别任务。
主权项：1.一种情绪、疲劳和主观意愿的正交融合及精神状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集脑电数据，并对原始脑电数据进行预处理后，再使用独立成分分析技术，去除隐含噪声成分，得到处理后的脑电数据；S2.基于所定义的时空熵，对情绪脑电数据进行特征提取，并搭建Bi-LSTM情绪状态识别模型，实现基于脑电时空熵特征的情绪识别；S3.对疲劳脑电数据集进行特征提取，将脑功能连接的区域关系应用于多通道功率谱的区域关系，以脑功能连接关系原则对多通道功率谱密度进行归一化，用支持向量机对疲劳状态进行分类；S4.建立精神状态客观评价指标的效价、唤醒度和疲劳状态的田口正交矩阵，得到客观的精神状态指标；S5.根据主观精神指标加客观精神指标的双维度精神状态评估方法对受试者进行精神状态识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安科技大学 情绪、疲劳和主观意愿的正交融合及精神状态评估方法
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