一种基于多分支特征提取与分阶段融合的动态图注意力网络模型的脑电信号情感识别方法

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一种基于多分支特征提取与分阶段融合的动态图注意力网络模型的脑电信号情感识别方法
申请号:CN202410826542
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118885868A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多分支特征提取与分阶段融合的动态图注意力网络模型的脑电信号情感识别方法,涉及信号处理技术领域。包括:获取脑电信号特征,构建脑电信号特征数据集,脑电信号特征数据集划分为训练集和测试集;构建动态图注意力网络模型;将训练集输入至动态图注意力网络模型进行训练,得到训练好的动态图注意力网络模型;利用训练好的动态图注意力网络模型对测试集进行情感识别,得到情感识别结果。本发明能够表征情感激活时的通道相互关系,深入地挖掘情感相关特征,从而提高情感的分类准确率。
技术关键词
情感识别方法 注意力 脑电信号特征 多分支 空间特征提取 分阶段 融合特征提取 斯皮尔曼相关系数 特征提取模块 空间结构特征 通道 输出特征 卷积神经网络提取 巴特沃斯滤波器 数据
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