[发明专利]基于R-LSTM模型的脑电信号情绪识别方法有效
| 申请号： | 202011093477.0 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112364697B | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 吴晓军;李菁菁;张玉梅;杨红红 | 申请（专利权）人： | 陕西师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710062 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于R‑LSTM模型的脑电信号情绪识别方法，由选取6个通道的脑电信号、对脑电信号进行预处理、划分训练集与测试集、构建R‑LSTM情绪分类模型、训练R‑LSTM情绪分类模型、测试集分类步骤组成。本发明采用了R‑LSTM模型，单步预测储蓄池层神经元状态，将预测过程中的参数归一化后作为脑电信号的高维动态特征，解决了传统方法采用的单个通道的脑电信号特征组成特征集合，未考虑脑电信号的非线性动态特征，损失了不同通道间的特征信息的技术问题。本发明与传统方法相比，经训练后得到的识别准确率在效价和唤醒度上均更高，得到了较好的脑电情绪识别效果，具有计算速度快、识别准确率高等优点，可用于脑电信号情绪识别技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lstm 模型 电信号 情绪 识别 方法 | ||
【主权项】：
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