【摘 要】
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针对脑电信号情感识别中情感特征信息挖掘不充分、识别准确率低的问题，提出深度自编码方法提取脑电信号情感特征，并结合长短时记忆（LSTM）循环神经网络实现维度情感分类.首先，基于DEAP维度情感生理数据集，分别在唤醒度和效价维度选取情感标签阈值，划分不同情感状态；然后，通过时间窗对脑电信号分段，设计栈式自编码网络挖掘脑电数据蕴含的情感信息，并依照时间顺序生成情感特征序列；最后，建立LSTM循环神经网络
【基金项目】
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山西省回国留学人员科研资助项目（2020-009）； 山西省重点研发计划资助项目（201803D121102）； 太原市小店区产学研合作科技专项资助项目（2019-06）；
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针对脑电信号情感识别中情感特征信息挖掘不充分、识别准确率低的问题，提出深度自编码方法提取脑电信号情感特征，并结合长短时记忆（LSTM）循环神经网络实现维度情感分类.首先，基于DEAP维度情感生理数据集，分别在唤醒度和效价维度选取情感标签阈值，划分不同情感状态；然后，通过时间窗对脑电信号分段，设计栈式自编码网络挖掘脑电数据蕴含的情感信息，并依照时间顺序生成情感特征序列；最后，建立LSTM循环神经网络进行模型训练、交叉验证和测试，并通过正确率、精确度、召回率和F1-Score评价情感分类效果.仿真实验结果表明：在效价维度上，脑电信号情感识别平均正确率达到77.4%, F1-Score为80.4%;在唤醒度上，平均识别正确率达到73.7%, F1-Score为77.5%.该方法使维度情感模型获得了较好的情绪识别结果，可以为情感计算和人机情感交互提供借鉴.
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