【摘 要】
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针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院自动化系,上海师范大学信息与机电工程学院自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61071085)
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针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图一起输入Leaky ReLU激活函数。对于卷积预训练过程使用交叉熵和正则化项双目标优化损失函数,之后采用随机森林分类器以获得情感分类标签。最终在国际公开数据集SEED上进行实验,达到94.7%的情感分类准确率,实验结果表明该方法的有效性和鲁棒性。
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