【摘 要】
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情感在我们的生活中扮演着重要角色,不良的情感可能会导致诸多严重后果,因此识别一个人的情感状态好坏对个人而言有着重要意义,对社会而言也有一定的积极作用。近些年来,随着人工智能技术的快速发展,在基于脑电（Electroencephalograph y,EEG）的情感识别中加入机器学习和深度学习算法,能够比传统的信号分析方法取得更高的识别准确率。但由于EEG信号中存在大量噪声信号,导致许多研究取得的情感
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情感在我们的生活中扮演着重要角色,不良的情感可能会导致诸多严重后果,因此识别一个人的情感状态好坏对个人而言有着重要意义,对社会而言也有一定的积极作用。近些年来,随着人工智能技术的快速发展,在基于脑电（Electroencephalograph y,EEG）的情感识别中加入机器学习和深度学习算法,能够比传统的信号分析方法取得更高的识别准确率。但由于EEG信号中存在大量噪声信号,导致许多研究取得的情感识别准确率不高,同时大量研究只能识别被试者是否有某情感状态,无法识别出该情感状态的具体反应程度。基于此,本文的主要研究内容如下:（1）首先在进行特征选择时,选取与情感脑电有关的EEG采集通道,通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）计算指定通道的各个频段的功率特征,使用功率特征来表示情感脑电信号。其次,本文做了多个十分类实验,均是围绕识别Valence（愉悦-非愉悦）的十种反应程度、识别Arousal（兴奋-非兴奋）的十种反应程度所展开。（2）构造卷积稀疏自编码器（Convolutional Sparse Auto Encoder,CASE）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）两种模型来识别Valence（愉悦-非愉悦）、Arousal（兴奋-非兴奋）的反应程度。实验结果表明,CSAE模型在识别Arousal（兴奋-非兴奋）和Valence（愉悦-非愉悦）的反应程度时分别取得了90.2%,90.8%的平均准确率,LSTM模型在识别Arousal（兴奋-非兴奋）和Velence（愉悦-非愉悦）的反应程度时分别取得了85.5%和81.5%的平均准确率,CASE模型的平均准确率高于LSTM网络模型,但在使用CASE模型进行分类时,出现了过拟合现象,而LSTM网络模型没有出现过拟合现象。（3）为了在提高分类准确率的同时避免过拟合现象的出现,本文将CASE模型和LSTM网络模型相结合,构建出CSAE-LSTM模型。在CASE模型学习输入数据特征的训练完成后,将CSAE的解码器部分替换为LSTM网络模型,利用LSTM网络模型完成最终的情感脑电识别。实验结果表明,CASE-LSTM模型在识别Arousal（兴奋-非兴奋）和Valence（愉悦-非愉悦）的反应程度时,分别取得了90.78%和90.12%的平均准确率,CSAE-LSTM模型取得的准确率高于LSTM网络模型,与CSAE模型的准确率相差不大,同时也没有出现过拟合现象。
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