【摘 要】
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为解决脑电(electroencephalogram,EEG)情绪识别这一项具有挑战性的任务,提出一种基于双向长短时记忆网络(bidi-rectional long short-term memory,Bi-LSTM)的脑电情绪分类模
【机 构】
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河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室,天津300130河北工业大学河北省电磁场与电器可靠性重点实验室,天津300130;
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为解决脑电(electroencephalogram,EEG)情绪识别这一项具有挑战性的任务,提出一种基于双向长短时记忆网络(bidi-rectional long short-term memory,Bi-LSTM)的脑电情绪分类模型并探索大脑情绪机制,唤醒度准确率最高为76.78％,效价度准确率最高为77.28％,与其他模型比较,Bi-LSTM模型在脑电情绪识别上有出色的表现.通过Bi-LSTM模型对比不同频段、脑区和特征疏密度的准确率来探索大脑情绪机制,表明大脑中情绪相关性最高的频段、脑区和特征疏密度分别为α和β、顶叶区与额叶区、50和15.
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