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基于脑电时空频特征和眼动特征的多模态情绪分类方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2022106332185
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2022106332185 | 专利名称 | 基于脑电时空频特征和眼动特征的多模态情绪分类方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 18/241 (2023.01),G06F 18/213 (2023.01),G06F 18/214 (2023.01),G06F 18/25 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/045 (2023.01) |
| 申请人 | 陕西师范大学 | 申请地址 | 陕西省西安市长安南路199号 |
| 发明人 | 申请日期 | 2022-06-06 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:38:10 |
| 专利摘要 | 一种基于脑电时空频特征和眼动特征的多模态情绪分类方法，由获取脑电信号和眼动特征数据集、脑电信号数据集预处理、选取数据样本、增强脑电数据、脑电数据标准化、划分训练集和测试集以及验证集、构建三维卷积神经网络和深度神经网络、训练三维卷积神经网络和深度神经网络、多模态决策融合、测试网络性能步骤组成。本发明采用多模态方法从决策级融合层次将脑电信号和眼动信息两种模态进行融合，进行情绪分类；针对脑电信号数据集训练了三维卷积神经网络，针对眼动特征数据训练了深度卷积神经网络，将脑电信号在时间域、空间域和频率域特征三种特征进行融合，对脑电信号和眼动信息模态进行情绪分类，提高了情绪分类的准确率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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