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生物学论文_基于混合神经网络的脑电时空特征情
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摘要：文章目录 1 本文提出的方法 1.1 二维EEG网状特征转换 1.2 Casc-CNN-LSTM级联卷积循环神经网络模型 1.3 Casc-CNN-CNN级联双卷积神经网络模型 2 实验及结果分析 2.1 数据集 2.2 数据预处理与特征提
文章目录
1 本文提出的方法
1.1 二维EEG网状特征转换
1.2 Casc-CNN-LSTM级联卷积循环神经网络模型
1.3 Casc-CNN-CNN级联双卷积神经网络模型
2 实验及结果分析
2.1 数据集
2.2 数据预处理与特征提取
2.3 基准模型
2.4 实验结果
2.4.1 效价维度上的实验结果与分析
2.4.2 唤醒度维度上的实验结果与分析
2.5 时间与空间信息对模型性能的影响
3 总结
文章摘要:提出一种脑电图（electroencephalograph,简称EEG）数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络（CASCCNNLSTM）与级联卷积-卷积神经网络（CASCCNNCNN）这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASCCNNLSTM和CASCCNNCNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.
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文章来源：《情感读本》 网址: http://www.qgdbzzs.cn/qikandaodu/2021/1208/1838.html