REFS：用于多维情感识别的不完整标签鲁棒EEG特征选择方法

该研究提出了名为 REFS 的鲁棒 EEG 特征选择方法，旨在解决多维情感识别中因标签不完整和高维特征导致的问题。该方法利用自适应正交潜在语义索引重建情感标签空间，并结合图流形学习正则化进行特征子集选择。在 DREAMER、DEAP 和 HDED 三个数据集上的实验表明，该方法在不同标签缺失率下的鲁棒性优于十三种最先进的方法。