基于同步性脑网络的支持张量机情绪分类研究

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：longshentailang

【摘要】

：

一直以来,情绪是心理学、教育学、信息科学等多个学科的研究热点,脑电信号(EEG)因其客观、不易伪装的特点,在情绪识别领域受到广泛关注。由于人类情绪是大脑多个脑区相互作用产生的,该文提出一种基于同步性脑网络的支持张量机情绪分类算法(SBN-STM),该算法采用相位锁定值(PLV)构建了同步性脑网络,分析多导联脑电信号之间的同步性和相关性,并生成2阶张量序列作为训练集,运用支持张量机(STM)模型实现

【作者】

：

黄丽亚苏义博马捃凯丁威威宋传承

【机构】

：

南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院,南京邮电大学贝尔英才学院

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

情绪分类同步性脑网络支持张量机相位锁定值 Emotion classificationSynchronous Brain Network(SBN)Supp

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61977039)

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