【摘 要】
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本文针对战场适应性模拟训练缺少有效情绪分析方法的现状，提出一种基于脑电（EEG）的情绪分析方法。首先利用基于重叠滑动窗口的策略对公开情绪数据集进行分割扩展，从扩展数据中提取多尺度排列熵与功率谱特征。然后设计并构建一个12层的卷积神经网络模型，使用批次归一化和随机丢弃策略易化模型收敛，同时避免过拟合问题。最终从唤醒度和效价两个维度上进行情绪分类测试。对模型的测试结果表明：利用排列熵和功率谱的组合特征
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本文针对战场适应性模拟训练缺少有效情绪分析方法的现状，提出一种基于脑电（EEG）的情绪分析方法。首先利用基于重叠滑动窗口的策略对公开情绪数据集进行分割扩展，从扩展数据中提取多尺度排列熵与功率谱特征。然后设计并构建一个12层的卷积神经网络模型，使用批次归一化和随机丢弃策略易化模型收敛，同时避免过拟合问题。最终从唤醒度和效价两个维度上进行情绪分类测试。对模型的测试结果表明：利用排列熵和功率谱的组合特征能够有效提升模型的分类性能，与传统的模型的相比，本文提出的模型在情绪分类任务中具备一定的优越性，为直观了解战场适应性训练中参训人员的情绪状态提供了一种分辨率较高、准确率较高的方法。
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