典型文献
深度残差网络结合长短期记忆的脑电波情感识别
文献摘要：
针对传统情感识别方法中脑电信号特征提取与辨识困难的问题,本文提出一种基于深层残差网络和长短时记忆网络的情感识别方法.首先,将DEAP生理数据信号进行连续小波变换得到相应的时频谱图;然后对时频谱图进行灰度化和归一化,再将灰度图降维至适当大小;最后将压缩后的时频谱图作为深层残差网络的输入,将DRN学习到的顶层特征进行向量化,并输入长短时记忆网络网络实现情感识别.实验结果表明:提出的CWT-DRN-LSTM模型情感识别准确率达99.23％,标准差仅0.27,相比于其它组合模型在识别准确率方面具有较大优势.
文献关键词：
情感识别;深层残差网络;长短时记忆网络;连续小波变换
中图分类号：
作者姓名：
万红丽
作者机构：
河南理工大学计算机科学与技术学院 河南 焦作 454000
文献出处：
引用格式：
[1]万红丽-.深度残差网络结合长短期记忆的脑电波情感识别)[J].福建电脑,2022(02):33-36
A类：
B类：
深度残差网络,长短期记忆,脑电波,情感识别,中脑,脑电信号特征,信号特征提取,深层残差网络,长短时记忆网络,DEAP,生理数据,数据信号,连续小波变换,时频谱,频谱图,灰度化,灰度图,DRN,行向量,向量化,CWT,识别准确率,组合模型
AB值：
0.285992
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