基于交错组卷积神经网络的脑电信号情绪识别研究

郭芳青; 赵丽; 张志雯; 何兴霖; 孟铜宁

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基于交错组卷积神经网络的脑电信号情绪识别研究

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利用深度学习算法实现多种情绪的高效准确识别对当前脑电信号情感计算研究具有一定探索价值。常用的卷积神经网络其种类结构较为复杂且存在参数选择问题，针对不同类型刺激素材下脑电信号的情绪分类问题，搭建了一种交错组卷积神经网络的数学分类模型，此模型在经典卷积神经网络的基础上增加了交错组卷积结构。利用增加交错组卷积模块的LeNet-5卷积网络对诱发的不同情绪下脑电信号进行三分类识别，图片、音乐与视频素材刺激下的脑电信号平均识别率分别为98.74%、95.82%与96.06%。对比传统的机器学习分类算法的识别效果，轻量化结构卷积神经网络的收敛速度和情绪识别准确率均有明显提高，且鲁棒性更强。

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来源
《国外电子测量技术》 |2022年第8期|112-117|共6页
作者
郭芳青; 赵丽; 张志雯; 何兴霖; 孟铜宁;
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作者单位

天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;信号处理;人工神经网络与计算;
关键词
情绪识别; 脑电信号; 交错组卷积; 卷积神经网络;

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