[发明专利]一种基于多尺度卷积核CNN的脑电情绪分类方法在审
| 申请号： | 202011478666.X | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112465069A | 公开（公告）日： | 2021-03-09 |
| 发明（设计）人： | 马玉良;戴紫玉;潘隽锴;祝真滨 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;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多尺度卷积核CNN的脑电情绪分类方法。选用SEED数据集作为实验数据，使用reliefF算法与多尺度卷积核CNN相结合的特征选择与分类模型进行分类测试；首先对预处理数据提取每个频段上的微分熵特征，并用线性动态系统方法进行特征平滑；其次使用reliefF算法对数据进行特征选择，然后将数据切割成适合作为多尺度卷积核CNN输入的特征样本，并进行归一化处理；最后使用多尺度卷积核CNN对处理的样本进行分类测试。本发明采用将reliefF算法与多尺度卷积核CNN相结合的特征选择与分类模型方法，可以有效的提高情绪脑电信号分类率，对智能人机交互领域和脑电情感识别都具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 卷积 cnn 情绪 分类 方法 | ||
【主权项】：
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