【摘 要】
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为了点对点自动学习脑电信号(Electroencephalogram,EEG)空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合
【机 构】
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陕西科技大学电气与信息工程学院,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61806118,No.61806144)
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为了点对点自动学习脑电信号(Electroencephalogram,EEG)空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效
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