为了提高脑电情绪识别分类精度,最大限度利用脑电信号的空间和时间信息,提出一种Inception残差注意力卷积神经网络与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络相结合的新型架构时空Inception残差注意力网络...为了提高脑电情绪识别分类精度,最大限度利用脑电信号的空间和时间信息,提出一种Inception残差注意力卷积神经网络与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络相结合的新型架构时空Inception残差注意力网络。将脑电信号采集电极位置映射到二维矩阵中,采集信号作为通道,构成三维数据;将得到的三维数据输入到时空Inception残差注意力卷积网络之中,提取时空信息;将得到的特征输入到全连接层进行分类;将Inception结构引入脑电情绪识别领域,实现多尺度特征提取,并将电极映射到矩阵之中,保留电极位置信息,使用时空Inception残差注意力网络从时空两个维度获取脑电相关信息。实验表明,使用该模型对DEAP数据集进行情绪四分类可得到93.71%的准确度,相较于对比模型,识别精度提高了10%~20%。提出的模型在脑电信号情绪识别领域具有优良性能。展开更多
文摘为了提高脑电情绪识别分类精度,最大限度利用脑电信号的空间和时间信息,提出一种Inception残差注意力卷积神经网络与双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)网络相结合的新型架构时空Inception残差注意力网络。将脑电信号采集电极位置映射到二维矩阵中,采集信号作为通道,构成三维数据;将得到的三维数据输入到时空Inception残差注意力卷积网络之中,提取时空信息;将得到的特征输入到全连接层进行分类;将Inception结构引入脑电情绪识别领域,实现多尺度特征提取,并将电极映射到矩阵之中,保留电极位置信息,使用时空Inception残差注意力网络从时空两个维度获取脑电相关信息。实验表明,使用该模型对DEAP数据集进行情绪四分类可得到93.71%的准确度,相较于对比模型,识别精度提高了10%~20%。提出的模型在脑电信号情绪识别领域具有优良性能。
