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公开(公告)号：CN116115240A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211614998.5
申请日：2022-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开基于多分支图卷积网络的脑电情绪识别方法。本发明建模的图信号特征数据，还原脑电数据本身在空间和功能上的联系，利用多维特征保留了更多的情感信息，用于准确分类识别个体的情感状态。结合注意力机制，在情感信息丰富度上很好的区分不同的样本数据，进而大大降低冗余数据对分类性能的干扰，具有良好的分类效果和可泛化性；采用多支路图卷积模型，该模型同时考虑了通道间的物理性连接和相关性连接，利用基于相关性连接的注意机制来辅助优化基于物理连接的邻接矩阵，解决目前普通图卷积模型中邻接矩阵信息单一化的问题。本发明利用在线脑机接口系统，改以往多是对离线脑电数据进行分析的现象，提高了脑电数据分析的实时性。
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