【技术实现步骤摘要】
适于有限标签约束的半监督脑电信号聚类方法及系统
[0001]本专利技术涉及一种聚类方法及系统，尤其是一种适于有限标签约束的半监督脑电信号聚类方法及系统。
技术介绍
[0002]作为一种可以反映大脑机能及身体状况的生物电信号，脑电信号目前被广泛应用于脑疾病辅助诊断(如癫痫、老年痴呆、渐冻症、抑郁症等)、康复治疗、脑
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机接口应用、人机交互等领域。归功于非侵入式脑电信号采集技术的不断发展，关于脑电信号的研究技术日新月异，基于脑电信号的应用范围也随之在不断拓展。
[0003]针对脑电信号的研究，如上述应用领域，几乎都着力于有监督脑电信号，如脑电信号分类等。对这类研究，要求脑电信号带有标签信息，否则将会影响有监督的脑电信号学习，也会在很大程度上影响这类脑电信号的应用能力。但是，随着相关领域所产生脑电信号数据的急剧增加，对脑电信号的标签完整性与正确性，事实上无法得到确切保障，这就导致无标签和标签不完整的脑电信号数据也在逐渐增多。
[0004]对存在无标签和标签不完整的脑电信号数据，若依然采用有监督的学...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种适于有限标签约束的半监督脑电信号聚类方法，其特征是，所述半监督脑电信号聚类方法包括：获取待聚类的半监督脑电信号，其中，半监督脑电信号包括若干有限标签脑电信号以及若干无标签脑电信号；对半监督脑电信号的聚类，映射为有限标签约束下的多目标优化函数，其中，所述有限标签约束下的多目标优化函数基于近似脑电信号相似度矩阵、脑电信号标签分类器、脑电信号信息传播矩阵以及待学习脑电信号标签矩阵构建形成；对构建的多目标优化函数，采用梯度下降方式迭代优化，以在多目标优化函数迭代收敛时，输出待学习脑电信号目标标签矩阵。2.根据权利要求1所述适于有限标签约束的半监督脑电信号聚类方法，其特征是，当有限标签信息映射为脑电信号的连接与不可链接约束时，对构建的多目标优化函数，则有：其中，FY为多目标优化函数，为脑电信号标签信息传播矩阵，c为半监督脑电信号内所包含的标签类别数，n为半监督脑电信号内脑电信号的条数；为近似脑电信号相似度矩阵的拉普拉斯矩阵，为近似脑电信号相似度矩阵，为近似脑电信号相似度矩阵的度矩阵；为待学习的脑电信号标签矩阵；||
·
||
F
为Frobenius范数；tr(
·
)为矩阵的求迹运算；为半监督脑电信号的原始相似度矩阵，为脑电信号标签分类器，1
n
为n行1列且元素均为1的列向量，γ1、γ2、γ3、γ4、γ5为正则化参数。3.根据权利要求1所述适于有限标签约束的半监督脑电信号聚类方法，其特征是，对多目标优化函数，采用梯度下降方式迭代优化时，包括：计算近似脑电信号相似度矩阵的拉普拉斯矩阵L
S
；基于所计算得到的拉普拉斯矩阵L
s
更新近似脑电信号相似度矩阵S、脑电信号标签分类器W、脑电信号信息传播矩阵P以及待学习脑电信号标签矩阵Y；基于更新后的近似脑电信号相似度矩阵S、脑电信号标签分类器W、脑电信号信息传播矩阵P以及待学习脑电信号标签矩阵Y，对多目标优化函数的收敛状态进行判断，其中，当多目标优化函数未收敛时，重复上述优化处理步骤，否则，终止迭代优化处理并输出待学习脑电信号目标标签矩阵Y
*
。4.根据权利要求3所述适于有限标签约束的半监督脑电信号聚类方法，其特征是，对多目标优化函数进行初次迭代优化时，包括：基于所获取待聚类的半监督脑电信号，生成近似脑电信号初始相似度矩阵S0以及近似脑电信号初始相似度矩阵的度矩阵D0，以基于近似脑电信号初始相似度矩阵S0、近似脑电信号初始相似度矩阵的度矩阵D0计算近似脑电信号相似度矩阵的拉普拉斯矩阵L
s
，其中，基于半监督脑电信号的原始相似度矩阵M内的元素生成关系，生成一近似脑电信号基本相似度矩阵S0′
，对近似脑电信号基本相似度矩阵S0′
内的任一元素，则有：
对近似脑电信号基本相似度矩阵S
′0同一行的元素进行归一化，以在归一化后生成近似脑电信号初始相似度矩阵S0；对近似脑电信号初始相似度矩阵的度矩阵D0，D0＝diag(S01
n
)，diag(
·
)为生成对角矩阵函数运算。5.根据权利要求4...
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