一种基于判别特征学习的开集脑电信号识别方法

本发明公开了一种基于判别特征学习的开集脑电信号识别方法，涉及脑电信号(Electroencephalogram，EEG)识别技术领域，包括以下步骤：对EEG进行预处理；利用现有脑电解码网络提取预处理后EEG特征，构建类互反点和类中心点；构建判别特征学习正则化，包括一个类内距离最小化损失、一个类间距离最大化损失以及一个边界约束，实现闭集中的类内紧凑、类间远离；构建边缘分布正则化，对闭集上的过度自信进行校准和惩罚，降低了将开集中的未知EEG信号误分类为已知类的风险，提升了对EEG信号的识别性能。