【摘 要】
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情绪是人对外界客观事物的态度体验和相应的行为反应。情绪识别是建立和谐、友好、智能的人机交互环境的重要一环。脑电信号（Electroencephalogram,EEG）与中枢神经系统具有直接联系,能够更真实、直观地反映情感变化。因此,EEG情绪识别研究受到越来越多研究者的关注。传统的EEG情绪识别方法是对EEG进行时域、频域等的特征表示,并将这些特征作为分类模型的输入进行情绪识别。然而,此类方法在对
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情绪是人对外界客观事物的态度体验和相应的行为反应。情绪识别是建立和谐、友好、智能的人机交互环境的重要一环。脑电信号（Electroencephalogram,EEG）与中枢神经系统具有直接联系,能够更真实、直观地反映情感变化。因此,EEG情绪识别研究受到越来越多研究者的关注。传统的EEG情绪识别方法是对EEG进行时域、频域等的特征表示,并将这些特征作为分类模型的输入进行情绪识别。然而,此类方法在对EEG进行特征表示时难以融合EEG的相关性、时序性和非线性特点。同时,传统的EEG情绪识别方法没有考虑到EEG的空间性和偏侧性特点。针对上述问题,论文研究基于改进脑连接储备池的情绪识别方法,具体工作如下:（1）针对EEG的相关性、时序性和非线性特点,提出了一种基于脑连接储备池的情绪识别方法。首先,考虑到EEG的相关性,提出一种脑连接储备池的构建算法。其次,考虑到EEG的时序性,提出一种基于脑连接储备池的EEG双向特征表示算法。接着,考虑到EEG的非线性,提出一种基于全连接神经网络的情绪分类算法。然后,总结了基于脑连接储备池的情绪识别方法具体流程。最后,实验结果表明,与传统的情绪识别方法相比,该方法能够使EEG的特征表示融合EEG的相关性、时序性和非线性特点,提高了情绪识别的准确率。（2）针对EEG的空间性和偏侧性特点,对脑连接储备池进行改进,提出了一种基于图卷积神经网络和效价偏侧化的情绪识别方法。首先,考虑到EEG通道间的拓扑关系和EEG具有的时序性,提出一种基于图卷积神经网络的脑连接储备池特征增强算法。其次,考虑到人脑的效价偏侧化机制,提出了一种基于效价偏侧化的脑连接储备池权重训练算法。然后,总结了基于图卷积神经网络和效价偏侧化的情绪识别方法具体流程。最后,实验结果表明,与基于脑连接储备池的情绪识别方法相比,该方法能够获得更准确的特征表示,进一步提高了情绪识别的准确率。
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