典型文献
基于动态对抗泛化网络的跨领域脑电情绪识别
文献摘要：
脑电信号在不同个体中和同一个体的不同时段下表现出变异性,引发了脑电情绪识别模型的跨领域应用问题.为了仅利用源域数据来提高模型在目标域的泛化能力,本文提出一个新颖的动态对抗泛化网络(Dynamic Adversarial Generalization Network,DAGN).该网络提取每个源域的特有特征和所有源域的公共特征,并通过全局和局部的动态对抗方式来促进领域不变特征的出现,从而学习对领域差异不敏感的脑电情绪识别模型.跨领域迁移实验表明,所提出的方法优于领域泛化基线方法,证明了所提出方法的有效性.
文献关键词：
脑机接口;情绪识别;脑电信号;迁移学习;领域泛化
中图分类号：
作者姓名：
梁圣金
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]梁圣金-.基于动态对抗泛化网络的跨领域脑电情绪识别)[J].电视技术,2022(06):79-84
A类：
DAGN
B类：
动态对抗,脑电情绪识别,脑电信号,同一个,不同时段,变异性,识别模型,应用问题,源域,目标域,泛化能力,Dynamic,Adversarial,Generalization,Network,有源,促进领域,不变特征,不敏,跨领域迁移,迁移实验,领域泛化,脑机接口,迁移学习
AB值：
0.372914
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