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基于4D-CNNLSTM的动态脑网络情绪识别

顾田航 范磊

西安邮电大学计算机学院 西安电子科技大学计算机科学与技术学院

脑电信号是一种时变的非线性空间离散信号，为了反映大脑各区域之间的信息传递与空间关系，提出了一种基于四维特征和卷积长短时记忆网络的情绪识别方法（4D-CNNLSTM）。该方法将原始的脑电信号转换为二维平面-频率-时间的4D特征，随后使用卷积和长短时记忆网络学习特征的空间、频率和时间信息，最后使用SoftMax进行分类。实验结果表明，该方法具有良好的性能，情绪识别的准确率最高达到91.87%。
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【栏　目】 信息处理与传输
【分　类】 工程技术
【关键词】 脑电信号 情绪识别 脑网络 卷积神经网络 长短时记忆神经网络
【出　处】 《通信技术》2023年03期 第282-288页 （共7页）

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通信技术（2023年03期）

导出/参考文献
[1]顾田航，范磊. 基于4D-CNNLSTM的动态脑网络情绪识别[J]. 通信技术 . 2023(01): 282-288.

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