【摘 要】
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针对目前大多数脑电波情感识别方法存在的依赖手动特征提取等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)网络的混合模型.首先将一维数据转换为二维数据,采用CNN提取空间特征;然后将一维数据输入Bi-LSTM,获取时间特征;最后将融合的空间和时间特征输入Softmax分类器,得到最终分类结果.在DEAP数据集上的实验结果表明:CNN和Bi-LSTM混合
【机 构】
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华中师范大学人工智能与智慧学习湖北省重点实验室,湖北武汉430079;华中师范大学计算机学院,湖北武汉430079;华中师范大学国家语言资源监测与研究网络媒体中心,湖北武汉430079
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针对目前大多数脑电波情感识别方法存在的依赖手动特征提取等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短时记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)网络的混合模型.首先将一维数据转换为二维数据,采用CNN提取空间特征;然后将一维数据输入Bi-LSTM,获取时间特征;最后将融合的空间和时间特征输入Softmax分类器,得到最终分类结果.在DEAP数据集上的实验结果表明:CNN和Bi-LSTM混合模型具有较好的分类性能,在效价度和唤醒度上的准确率分别达到88.55%和89.07%,是一种可行的脑电波情感分类模型.
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毫秒脉冲星对引力波探测、太空导航等具有重要意义.通过引证ATNF(Australia Telescope National Facility)数据库,指出双星系统与毫秒脉冲星存在密切关系.分析了500 m口径球面射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical radio Telescope,FAST)早期科学数据中心脉冲双星搜索能力的现状,目前Ransom版本的加速度搜索算法虽在中央处理器上进行了高度优化,但在庞大的数据量下,仍十分耗费算力.首先概述脉冲双星及轨道运
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