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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及脑电图情感识别技术领域，且公开了一种结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合脑电情绪识别方法。该方法通过结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合网络模型中CSAM模块为脑电通道赋予相应的权重；然后使用MHSA‑CRNN模块和SA‑CRNN模块提取局部时空特征；接着将MHSA‑CRNN模块和SA‑CRNN模块提取的局部特征进行拼接并输入到MHSA‑TCN模块中提取全局信息，将提取的脑电信息用于情感分类，本发明在DEAP数据集上进行了二分类和三分类实验，对于唤醒维和效价维，二分类准确率分别为99.26％和99.15％，三分类准确率分别为97.69％和98.05％，优于相关算法。
主权项：1.一种结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合脑电情绪识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、收集多模态情绪数据集，并将其作为输入数据，对输入数据进行预处理；S2、构建结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合网络模型，所述结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合网络模型包括CSAM模块、SA-CRNN模块、MHSA-CRNN模块和MHSA-TCN模块；S3、将步骤S1中的输入数据以8:2的比例分为训练集和测试集，对步骤S2中的结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合网络模型进行训练；S4、通过步骤S3中训练完成的结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合网络模型对脑电情绪进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种结合注意力机制的双流自适应卷积循环混合脑电情绪识别方法
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