基于脑电的视性错觉可解释性智能评估方法

本发明公开了基于脑电的视性错觉可解释性智能评估方法，包括以下步骤：获取视性错觉诱发实验中受试者的脑电信号；从所述脑电信号中截取静息态脑电和视性错觉状脑电，并对所述静息态脑电和所述视性错觉状脑电添加不同的分类标签，得到多个脑电样本；提取所述脑电样本中的脑电信号的脑电相对功率特征和脑网络特征，将所述脑电相对功率特征和脑网络特征分别和/或两两组合作为特征向量；采用ReliefF算法对所述特征向量进行特征选择得到多个不同的特征子集，并根据所述多个不同的特征子集以及特征子集中每一特征向量对应的分类标签构建训练样本集和测试样本集；将所述训练样本集输入分类模型进行训练，得到最优分类模型。