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基于图卷积神经网络的脑电情感识别方法探讨

日期:2023年08月30日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:272
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202308262153598292 论文字数:38522 所属栏目:医学论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
脑结构对情感的感知和表达存在差异,为此,本文提出了SMGCN模型,该模型能够有效地表征上述情感差异。该模型首先通过排列组合的方式对不同区域的脑电电极进行扩展式选择,基于每一种脑电电极的选择方式构建图,实现从局部到全局的多尺度图表示。其中,SMGCN模型基于自注意力生成图邻接矩阵,在对每张图进行特征的聚合和传播之后,利用1×1卷积核对脑电通道进行约简以削减对情感判别作用不大的脑电通道,之后利用多头注意力进行脑电情感建模,最后使用全连接层将这些特征进行融合得到情感类别的预测结果。在不同数据集上的实验表明,采用从局部到全局的多尺度图表示的方法有效提升了情感识别的准确率。

参考文献(略)