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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明提出一种基于集成学习的脑电信号情绪分类方法。在各域中找到表征性强的特征，将这些特征通过方差膨胀因子与互信息进行筛选，并利用典型相关分析来对特征进行融合得到一种融合的新特征。在分类器上采用Stacking集成学习的模式，将子分类器进行集成。并通过贝叶斯优化算法来提高集成学习算法超参数寻优的时间，应用分类器池来轮询子分类器提高集成学习效果。相比现有技术，本发明所提方法在脑电信号情绪识别上的准确率有了提升。所提出的脑电信号融合特征与情绪状态关联性较强，集成学习方式对比各类传统机器学习算法取得了较佳的分类效果。在脑电信号特征提取、情绪识别、集成学习优化等领域具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于集成学习的脑电信号情绪分类方法，其特征在于包括以下步骤：1在时域、频域、时频域、空域上提取脑电信号表征性较强特征；2对1中提取到的特征进行筛选；3对2中保留的特征进行特征融合；4将Stacking集成方式对基学习器进行集成，构建一种基于Stacking集成模式的集成学习分类器；5将4中提出的集成学习模型进行优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于集成学习的脑电信号情绪分类方法
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