【摘 要】
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情绪是由大脑内多个通道共同作用产生的,格兰杰因果检验作为情绪识别的主流方法,在计算任意2个通道之间的因果关系时容易忽略其他通道的影响.面向多通道脑电信号,提出一种基于条件格兰杰因果检验(CGC)的因果网络情绪识别方法.利用CGC算法计算不同情绪下大脑全通道的因果关系,据此构建因果网络,并通过分析各通道的入/出度和介数拓扑属性找到关键通道,得到简化的因果网络进行情绪识别.将节点之间的因果连接关系作为特征分别输入SVM和KNN分类器进行分类训练,实验结果表明,简化网络的识别率分别为75.3％和78.4％,验证
【机 构】
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西安邮电大学 计算机学院,西安 710121;西安邮电大学 计算机学院,西安 710121;陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室,西安 710121
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情绪是由大脑内多个通道共同作用产生的,格兰杰因果检验作为情绪识别的主流方法,在计算任意2个通道之间的因果关系时容易忽略其他通道的影响.面向多通道脑电信号,提出一种基于条件格兰杰因果检验(CGC)的因果网络情绪识别方法.利用CGC算法计算不同情绪下大脑全通道的因果关系,据此构建因果网络,并通过分析各通道的入/出度和介数拓扑属性找到关键通道,得到简化的因果网络进行情绪识别.将节点之间的因果连接关系作为特征分别输入SVM和KNN分类器进行分类训练,实验结果表明,简化网络的识别率分别为75.3％和78.4％,验证了所提方法的有效性.
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