基于稀疏-密集双分支注意力自适应融合的脑意图识别方法及脑-人形机器人交互系统

本发明提供了一种基于稀疏‑密集双分支注意力自适应融合的脑意图识别方法及脑‑人形机器人交互系统。采用运动想象公开数据集BCI IV 2a，对方法进行测试和验证：先对公开数据集进行预处理，建立对应的训练集和测试集；其次构建稀疏‑密集双分支注意力自适应融合脑意图识别模型；然后进行模型训练，并进行方法的性能测试；最后搭建脑‑人形机器人交互系统，进行方法的有效性验证。本发明的优点包括：设计稀疏自注意力分支，抑制了输入数据的冗余噪声与干扰信息；构建密集自注意力分支，增强了模型对细粒度特征的提取能力；建立双分支注意力自适应融合机制，实现了稀疏‑密集模式的动态加权；搭建脑‑人形机器人交互系统，验证了所提方法的有效性。