基于多模态生理信号的决策预测方法和装置
技术特征:
1.一种基于多模态生理信号的决策预测方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述脑电采集数据、所述心电采集数据和所述皮电采集数据输入至决策预测模型,输出决策预测特征,包括:
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,利用多尺度图卷积网络处理所述脑电采集数据,得到目标脑电特征,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述图结构特征包括多个局部图特征;
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,利用目标神经网络分别处理所述心电采集数据和所述皮电采集数据,得到目标心电特征和目标皮电特征,包括:
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,基于预设提取公式分别从所述生理采集数据中提取递归图特征、马尔科夫转移场特征和格莱姆矩阵角域特征,包括:
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,利用图残差融合网络对所述目标脑电特征、所述目标心电特征和所述目标皮电特征进行多模态融合处理,得到多模态生理特征,包括:
8.根据权利要求1~7中任一项所述的方法,其特征在于,所述决策预测模型是通过如下方式训练的:
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,根据所述决策特征、所述情绪特征、所述情绪标签和所述决策标签迭代地调整所述初始预测模型的网络参数,得到所述决策预测模型,包括:
10.一种基于多模态生理信号的决策预测装置,其特征在于,包括:
技术总结
本申请提供了一种基于多模态生理信号的决策预测方法和装置,该方法包括获取决策者在做出决策时的脑电采集数据、心电采集数据和皮电采集数据;将脑电采集数据、心电采集数据和皮电采集数据输入至决策预测模型,输出决策预测特征,其中,决策预测特征表征决策者做出决策后的决策置信度,决策预测模型是基于多模态生理信号训练的。
技术研发人员:王丹力,赵燕艳
受保护的技术使用者:中国科学院自动化研究所
技术研发日:
技术公布日:2024/12/2
文档序号 :
【 40201333 】
技术研发人员:王丹力,赵燕艳
技术所有人:中国科学院自动化研究所
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:王丹力,赵燕艳
技术所有人:中国科学院自动化研究所
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