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基于无源域适应的脑电情绪识别
1
作者 赵红宇 李畅 +3 位作者 刘羽 成娟 宋仁成 陈勋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期129-142,共14页
现有脑电情绪识别中的域适应方法利用源域数据及其特征分布来训练模型,不可避免地需要频繁访问源域,可能会导致源域受试者的隐私信息泄露。针对该问题,本研究提出一种基于高斯混合模型、核范数最大化和Tsallis熵的无源域适应(GNTSFDA)... 现有脑电情绪识别中的域适应方法利用源域数据及其特征分布来训练模型,不可避免地需要频繁访问源域,可能会导致源域受试者的隐私信息泄露。针对该问题,本研究提出一种基于高斯混合模型、核范数最大化和Tsallis熵的无源域适应(GNTSFDA)脑电情绪识别方法。首先,基于源域数据和本研究所提出的CNN和Transformer特征混合(CTFM)网络,利用交叉熵损失训练得到源域模型;然后,通过高斯混合模型聚类生成目标域数据的伪标签以构建分类损失;最后,基于伪标签和分类损失在目标域数据上对源域模型再训练以更新其参数,从而得到目标域模型,训练过程中还利用核范数最大化损失来提升模型预测的类判别性和多样性,同时利用Tsallis熵损失来减少模型预测的不确定性。GNTSFDA方法采用留一被试交叉验证的实验范式分别在SEED(源域14个受试者,目标域1个受试者)、SEED-IV(源域14个受试者,目标域1个受试者)和DEAP(源域31个受试者,目标域1个受试者)公开数据集上进行了实验。结果显示,在3个数据集上,目标域模型情绪识别的准确率分别为80.20%、61.20%和58.89%,相较于源域模型分别提升8.98%、7.72%和6.54%。GNTSFDA方法仅需要访问源域模型参数,而不是源域,从而有效地保护了源域受试者的隐私信息,在脑电情绪识别的实际应用中具有重要意义。 展开更多
关键词 脑电信号 情绪识别 无源域适应 隐私保护
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基于特征置信度的无源域自适应方法
2
作者 王世鹏 孙剑 徐宗本 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期511-522,共12页
由于隐私保护和数据安全等原因,传统的域自适应问题通常假设神经网络在向目标域迁移时源域数据是可读取的。假设并不总能被满足,为此提出一种无源域自适应方法,不需要读取源域数据,即可实现神经网络由源域向目标域的迁移。该方法将目标... 由于隐私保护和数据安全等原因,传统的域自适应问题通常假设神经网络在向目标域迁移时源域数据是可读取的。假设并不总能被满足,为此提出一种无源域自适应方法,不需要读取源域数据,即可实现神经网络由源域向目标域的迁移。该方法将目标域数据依置信度的高低划分为两部分,并基于分而治之的策略设计伪标签。对于高置信度数据,直接将神经网络预测作为伪标签;低置信度数据的伪标签则由神经网络的预测和周围高置信度数据的标签共同决定,这一过程被建模为一个优化问题,由优化问题的解析解给出了低置信度数据的伪标签。为更好地估计低置信度数据的伪标签,利用在低置信度数据上的信息最大化损失促使这些数据特征具有很好的聚类结构;同时,在高置信度数据上使用自监督损失,使得高置信度数据尽可能均匀的分散在特征空间中,从而保证每一个低置信度数据周围都存在高置信度数据。实验结果表明,本文所提方法不仅超过了最新的无源域自适应方法的表现,还取得了优于传统的域自适应方法的表现。 展开更多
关键词 无源域自适应 伪标签 置信度
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基于深度对比聚类的无源无监督域适应通信辐射源个体识别方法
3
作者 韩昌芝 陈健威 +1 位作者 王闯 俞璐 《通信技术》 2024年第11期1164-1172,共9页
针对传统聚类在处理特定问题时所展现的局限性,将结构保持和特征不变性思想引入无源无监督域适应,提出了一种基于深度对比聚类的无源无监督域适应通信辐射源个体识别方法。该方法首先对目标域进行数据增强,构建正样本对和负样本对;其次... 针对传统聚类在处理特定问题时所展现的局限性,将结构保持和特征不变性思想引入无源无监督域适应,提出了一种基于深度对比聚类的无源无监督域适应通信辐射源个体识别方法。该方法首先对目标域进行数据增强,构建正样本对和负样本对;其次通过最大化正对相似度和最小化负对相似度的方式获得具有域不变性的特征;最后最大化相同样本在不同增强方式下聚类结果的相似度,以保持特征提取前后目标域样本的结构特性。为了验证所提方法的有效性,在ORACLE射频指纹数据集和实采数据集上进行了实验,结果表明该方法在通信辐射源个体识别任务中具有显著的性能优势。 展开更多
关键词 通信辐射源个体识别 无监督域适应 无源域适应 深度聚类 对比学习
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