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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增方法，包括以下步骤：S1：采集用户的脑电数据进行预处理，并转化为二维矩阵阵列；S2：将所有用户的数据进行对齐标准化，并划分为训练集与测试集；S3：构建扩散增强模型，利用训练集数据训练扩散增强模型；S4：构建并训练多尺度时空感知模型；S5：通过训练好的扩散增强模型生成增强样本，将增强样本与真实样本混合输入到多尺度时空感知模型中进行微调，得到训练好的多尺度时空感知模型；S6：将测试集输入到训练好的多尺度时空感知模型中，得到分类好的情感标签。还公开了一种基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增系统。本发明能端到端地实现高准确度的情感识别。
主权项：1.一种基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集用户的脑电数据进行预处理，并转化为二维矩阵阵列；S2：使用欧几里得对齐法将所有用户的数据进行对齐标准化，并将所有数据划分为训练集与测试集；S3：构建扩散增强模型，利用训练集数据训练扩散增强模型；S4：构建多尺度时空感知模型，并且使用训练集数据进行训练，完成后固定扩散增强模型的参数，得到训练好的扩散增强模型；S5：通过训练好的扩散增强模型生成增强样本，将增强样本与真实样本混合输入到多尺度时空感知模型中进行微调，得到训练好的多尺度时空感知模型；S6：将测试集输入到训练好的多尺度时空感知模型中，得到分类好的情感标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于扩散增强的多尺度时空感知的脑电数据扩增方法及其系统
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