【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及决策，尤其涉及一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法和装置。
技术介绍
1、决策是人类认知信息加工的核心，是一个以理性和认知为主的过程。在影响决策的诸多因素中，情绪与决策密切相关。情绪对决策的影响既有促进作用，也有阻碍作用，这种影响主要表现在情绪影响判断和选择的内在机制中。理解情绪对决策的影响机制和规律，不仅可以加强对决策过程和认知过程的探索，促进决策研究的发展，还可以通过调节情绪对决策的影响，促进人类做出更有效、更合理的决策。
2、因此，如何确定情绪对决策的影响成为亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法和装置，用以解决现有技术中如何确定情绪对决策的影响的缺陷，实现确定情绪对决策的影响的目的。
2、第一方面，本专利技术提供一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，包括：
3、获取多种情绪在决策过程中各自对应的至少一个目标脑电信号；
4、针对每种情绪，基于情绪对应的至少一个目标脑电信号，确定情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的因效性网络，基于情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的因效性网络，确定情绪在不同时刻和多个预设波段上的多个情绪特征，基于情绪对应的至少一个目标脑电信号，确定多个目标时段；不同时刻为情绪对应的至少一个目标脑电信号中的时刻；
5、针对每个目标时段和每个预设波段，对多种情绪各自在目标时段和预设波段上的多个情绪特征，在
6、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，决策过程包括执行多个第一决策任务和多个第二决策任务；获取多种情绪在决策过程中各自对应的至少一个目标脑电信号，包括：
7、针对每种情绪，在采用情绪对应的目标材料刺激情绪对应的多个目标对象之后，确定多个目标对象的主观情绪数据；并在多个目标对象依次执行多个第一决策任务和多个第二决策任务的过程中，采集多个目标对象的原始脑电信号；
8、基于多个预设对象的主观情绪数据，对多个预设对象进行情绪分组处理，得到多种情绪各自对应的情绪对象组合，多个预设对象中包括每种情绪对应的多个目标对象；
9、针对每种情绪的情绪对象组合，对情绪对象组合中包括的至少一个目标对象的原始脑电信号进行信号预处理，得到情绪对应的至少一个目标脑电信号。
10、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，基于情绪对应的至少一个目标脑电信号，确定情绪在不同时间和多个预设波段上对应的因效性网络，包括：
11、针对每个目标脑电信号执行以下处理：
12、基于多个第一决策任务对应的多个第一预设时刻，从目标脑电信号中获取多个第一子信号；每个第一子信号对应于一个第一决策任务对应的第一预设时刻；
13、基于多个第二决策任务对应的多个第二预设时刻，从目标脑电信号中获取多个第二子信号；每个第二子信号对应于一个第二决策任务对应的第二预设时刻；
14、基于目标脑电信号对应的多个第一子信号，确定目标脑电信号在不同时间和多个预设波段上对应的第一因效性网络；
15、基于目标脑电信号对应的多个第二子信号，确定目标脑电信号在不同时间和多个预设波段上对应的第二因效性网络；
16、将每个目标脑电信号在不同时间和多个预设波段上对应的第一因效性网络和第二因效性网络，确定为情绪在不同时间和多个预设波段上对应的因效性网络。
17、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，多个预设波段包括第一预设波段、第二预设波段、第三预设波段和第四预设波段；
18、基于目标脑电信号对应的多个第一子信号，确定目标脑电信号在不同时间和多个预设波段上对应的第一因效性网络，包括：
19、针对每个第一子信号，基于第一预设波段、第二预设波段、第三预设波段和第四预设波段，对第一子信号进行频域信号提取，得到与第一预设波段对应的第一信号、与第二预设波段对应的第二信号、与第三预设波段对应的第三信号、与第四预设波段对应的第四信号；
20、基于得到的与第一预设波段对应的所有第一信号，确定第一预设波段在不同时刻上对应的因效性网络；
21、基于得到的与第二预设波段对应的所有第二信号，确定第二预设波段在不同时刻上对应的因效性网络；
22、基于得到的与第三预设波段对应的所有第三信号，确定第三预设波段在不同时刻上对应的因效性网络；
23、基于得到的与第四预设波段对应的所有第四信号，确定第四预设波段在不同时刻上对应的因效性网络；
24、将第一预设波段在不同时刻对应的因效性网络、第二预设波段在不同时刻对应的因效性网络、第三预设波段在不同时刻对应的因效性网络和第四预设波段在不同时刻对应的因效性网络，确定为目标脑电信号在不同时间和多个预设波段上对应的第一因效性网络。
25、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，基于得到的与第一预设波段对应的所有第一信号，确定第一预设波段在不同时刻上对应的因效性网络，包括：
26、针对第一信号的每个时刻，基于所有第一信号在时刻上的信号值，确定第一预设波段在时刻上对应的因效性网络；
27、将第一预设波段在每个时刻上对应的因效性网络，确定为第一预设波段在不同时刻上对应的因效性网络。
28、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，基于所有第一信号在时刻上的信号值，确定第一预设波段在时刻上对应的因效性网络，包括：
29、针对所有第一信号中的每个第一信号，基于第一信号在时刻上的信号值，确定第一信号对应的多个相位斜率指数；基于多个相位斜率指数，构建第一信号在时刻上的初始因效性网络；
30、将所有第一信号在时刻上的初始因效性网络的叠加平均网络，确定为第一预设波段在时刻上对应的因效性网络。
31、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，基于情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的因效性网络，确定情绪在不同时刻和多个预设波段上的多个情绪特征，包括：
32、针对在每个时刻和每个预设波段上对应的因效性网络，对因效性网络进行渗流分析，得到稀疏化阈值，基于稀疏化阈值对因效性网络进行稀疏化处理，得到在每个时刻和每个预设波段上对应的目标网络；
33、基于情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的目标网络，确定情绪在不同时刻和多个预设波段上的多个情绪特征。
34、根据本专利技术提供的一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，基于情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于EEG时变因效性网络的情绪对决策影响方法，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，所述决策过程包括执行多个第一决策任务和多个第二决策任务；所述获取多种情绪在决策过程中各自对应的至少一个目标脑电信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述情绪对应的至少一个目标脑电信号，确定所述情绪在不同时间和多个预设波段上对应的因效性网络，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个预设波段包括第一预设波段、第二预设波段、第三预设波段和第四预设波段；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于得到的与所述第一预设波段对应的所有第一信号，确定所述第一预设波段在不同时刻上对应的因效性网络，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述所有第一信号在所述时刻上的信号值，确定所述第一预设波段在所述时刻上对应的因效性网络，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的因效性网络，确
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述情绪在不同时刻和多个预设波段上对应的目标网络，确定所述情绪在不同时刻和多个预设波段上的多个情绪特征，包括：
9.根据权利要求3至6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述情绪对应的至少一个目标脑电信号，确定多个目标时段，包括：
10.一种基于EEG时变因效性网络的情绪对决策影响装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于eeg时变因效性网络的情绪对决策影响方法，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，所述决策过程包括执行多个第一决策任务和多个第二决策任务；所述获取多种情绪在决策过程中各自对应的至少一个目标脑电信号，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述情绪对应的至少一个目标脑电信号，确定所述情绪在不同时间和多个预设波段上对应的因效性网络，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多个预设波段包括第一预设波段、第二预设波段、第三预设波段和第四预设波段；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于得到的与所述第一预设波段对应的所有第一信号，确定所述第一预设波段在不同时刻上对应的因效性网络，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王丹力，王欣源，赵燕艳，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：
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