10.3969/j.issn.1000-386x.2021.04.029
基于无阈值递归图和深度残差网络的脑电信号情感识别
提出基于无阈值递归图和深度残差网络相结合的脑电信号情感识别方法.基于非线性动力学理论,将脑电信号转化为无阈值递归图,克服了传统递归图分析中阈值选取的问题,同时脑电信号非线性特征被映射到二维平面.通过深度残差网络实现特征图非线性特征的自动提取,建立情感脑电分类模型,实现了单导联脑电信号情感识别.为进一步提高识别精度,联合四个单导联识别结果,采用"投票法"完成多导联脑电信号情感状态的联合识别.仿真结果表明,对Fp1、Fp2、F3、F4单导联脑电信号情感识别,平均准确率分别为93.82％、93.62％、94.54％、92.92％;多导联平均准确率为94.95％,提高了识别的准确率,具有很大的实用价值.
脑电信号、情感识别、无阈值递归图、深度残差网络
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TP3(计算技术、计算机技术)
辽宁省"百千万人才工程"项目2018921080
2021-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
177-183
