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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明实施例提供了一种决策绩效预测模型的建模方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取标记情绪标签和或决策绩效标签的脑电图信号；基于标记后的所述脑电图信号，提取所述脑电图信号对应的情绪特征信号和决策特征信号，并确定第一损失函数、第二损失函数和第三目标函数；确定第一预测值与第一真实值对应的交叉熵损失函数，作为第三损失函数；确定总目标函数满足预设条件的情况下，得到所述决策绩效预测模型。本发明提供的方法可实现根据具有不同情绪特征的脑电信号预测决策绩效，且使用本发明提供的决策绩效预测模型所预测的决策绩效具有更高的准确率。
主权项：1.一种决策绩效预测模型的建模方法，其特征在于，包括：获取标记情绪标签和或决策绩效标签的脑电图信号；基于标记后的所述脑电图信号，提取所述脑电图信号对应的情绪特征信号和决策特征信号，并确定第一损失函数、第二损失函数和第三目标函数；所述第一损失函数为所述情绪特征信号对应的损失函数；所述第二损失函数为所述决策特征信号对应的损失函数；所述第三目标函数为所述情绪特征信号和所述决策特征信号对应的互信息目标函数；确定第一预测值与第一真实值对应的交叉熵损失函数，作为第三损失函数；所述第一预测值为所述脑电图信号通过所述决策绩效预测模型输出的决策绩效的预测值；所述第一真实值为所述脑电图信号对应的决策绩效的真实值；确定总目标函数满足预设条件的情况下，得到所述决策绩效预测模型；所述总目标函数包括所述第一损失函数、所述第二损失函数、所述第三损失函数和所述第三目标函数；其中，所述决策绩效预测模型包括：特征分解层，用于基于标记后的所述脑电图信号，提取所述脑电图信号对应的情绪特征信号和决策特征信号；特征融合层，用于确定所述情绪特征信号和所述决策特征信号之间最大的互信息；预测输出层，用于基于所述决策特征信号，输出决策绩效的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 决策绩效预测模型的建模方法、装置、设备和存储介质
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