条件加权多源对抗脑电情绪识别方法及系统

本发明涉及脑电信号处理技术领域，特别涉及一种条件加权多源对抗脑电情绪识别方法及系统，先采集源、目标被试脑电信号，将各标注源被试数据独立构建源域，目标被试数据构建目标域；通过共享特征提取器学习跨被试公共情绪表征，再为各源域配置域特定特征提取器挖掘个体化特征。利用源域标注样本完成监督预训练，强化特征判别性；域适应阶段依据源域与目标域类别条件分布差异计算动态迁移权重，将权重融入联合损失函数以优化模型参数。测试时提取多分支预测结果并加权融合，输出目标域样本的情绪类别。本发明依据类别条件分布差异自适应分配各源域迁移权重，有效抑制负迁移，显著提升跨被试脑电情绪识别的精度与稳定性。