| 基于深度自编码和LSTM循环网络的脑电情感识别 |
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| 引用本文： | 刘鹏,乔晓艳. 基于深度自编码和LSTM循环网络的脑电情感识别[J]. 测试技术学报, 2022, 36(2): 129-134. DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2022.02.007 |
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| 作者姓名： | 刘鹏 乔晓艳 |
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| 作者单位： | 山西大学 物理电子工程学院,山西 太原 030006 |
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| 基金项目： | 太原市小店区产学研合作科技专项资助项目;山西省重点研发计划资助项目;山西省回国留学人员科研资助项目 |
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| 摘 要： | 针对脑电信号情感识别中情感特征信息挖掘不充分、识别准确率低的问题,提出深度自编码方法提取脑电信号情感特征,并结合长短时记忆(LSTM)循环神经网络实现维度情感分类.首先,基于DEAP维度情感生理数据集,分别在唤醒度和效价维度选取情感标签阈值,划分不同情感状态;然后,通过时间窗对脑电信号分段,设计栈式自编码网络挖掘脑电数...
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| 关 键 词： | 情感识别 脑电信号 自编码 长短时记忆网络 深度学习 |
EEG Emotion Recognition Based on Deep Auto-Encoder and LSTM |
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| LIU Peng,QIAO Xiaoyan. EEG Emotion Recognition Based on Deep Auto-Encoder and LSTM[J]. Journal of Test and Measurement Techol, 2022, 36(2): 129-134. DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2022.02.007 |
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| Authors: | LIU Peng QIAO Xiaoyan |
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