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| 基于集成卷积神经网络的脑电情感识别 | |
| 作者姓名： | 魏琛 陈兰岚 张傲 |
| 作者单位： | 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海,200237 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项 |
| 摘 要： | 采用脑电情感数据集SEED进行情感识别研究,旨在利用深度学习中的卷积神经网络(CNN)自动提取脑电样本的抽象特征,省去人工选择特征与降维的过程。首先,采用小波包变换(WPT)对脑电信号进行6级分解并构成二维结构样本;然后,通过改变网络深度设计了6个深度不同的CNN模型;最后,通过投票法与加权平均法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,本文方法对3种情感类别的平均分类精度达到了93.12%,能够满足情感识别的研究需求。 |
| 关 键 词： | 脑电信号 情感识别 卷积神经网络 集成学习 |
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