【摘 要】
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已有研究表明,通过分析人类的脑电信号可以识别出其情绪信息.近年来,机器学习技术的发展为基于脑电信号的情绪识别研究提供了可靠的技术手段.传统的机器学习技术简单地从多个
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,江苏省大数据安全与智能处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603197,61772284,41571389)
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已有研究表明,通过分析人类的脑电信号可以识别出其情绪信息.近年来,机器学习技术的发展为基于脑电信号的情绪识别研究提供了可靠的技术手段.传统的机器学习技术简单地从多个通道的脑电信号中提取特征,然后连接成单个特征向量,但是没有考虑到脑电信号中至关重要的时间动态信息.深度学习技术中的长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络因其时间上的递归结构,可以很好地解决这个问题.然而,脑电序列通常较长,直接用来训练LSTM模型所需的计算资源非常大且学习到的信息类型单一,而且忽略了许多对情绪识
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