国内刊号:21-1124/TP
国际刊号:1001-0920
发布日期:
作者:晁浩,曹益鸣,刘永利
单位:河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000,,河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000,,河南理工大学 计算机科学与技术学院,河南 焦作 454000,
关键词:情感识别;多通道脑电;冲压激励网络;三维特征矩阵;注意力
基金:国家自然科学基金项目(61872126);河南省高等学校重点科研计划项目(19A520004);河南省高校基本科研业务费专项资金项目(NSFRF1616).
提出一种基于冲压激励网络的情感状态识别方法.首先,从不同通道的脑电信号中提取时域特征,并根据电极通道的相对位置构造三维特征矩阵;然后,将冲压激励块与三维卷积神经网络相结合构建冲压激励网络进行高层抽象特征提取;最后,使用全连接层进行情感状态分类.实验在DEAP数据集上开展,实验结果表明,冲压激励网络在利用脑电信号中的时域显著性信息和电极空间位置信息的基础上,可自适应地纠正特征的注意力,优化每个特征的权重并强化重要特征,同时利用不同特征的互补信息来提高识别精度;此外,冲压激励网络的挤压操作可获取输入数据的全局信息,具有较快的收敛速度.
来源:2023年第12期
《控制与决策》期刊编辑部