[发明专利]一种基于CNN的情绪脑电分类方法在审
| 申请号： | 202010582404.1 | 申请日： | 2020-06-23 |
| 公开（公告）号： | CN111832431A | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 陈林楠;杨涛;马玉良;张启忠;高云园 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的情绪脑电分类方法。本发明采用连续情绪维度模型中的Russell情绪维度模型为基准，使用DEAP数据集作为样本，对其中的情绪脑电进行基线移除，再进行数据归一化，提取脑电三个频带的皮尔逊系数，将其转换2D图片格式，以实验为单位通过SBS筛选有价值用来情绪脑电分类的实验，并将筛选后的实验数据输入CWAGAN‑GP进行数据增强以此补充训练集，再以帧的形式输入集成卷积神经网络。该方法可以有效地对情绪脑电信号进行分类，提供了可观的分类精度，并且以帧形式输入集成卷积神经网络的操作可以有效防止卷积神经网络过拟合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn 情绪 分类 方法 | ||
【主权项】：
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