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本文提出了一种基于新型脑磁图 (MEG) 数据集 CiNet 的新型多通道情绪分类方法。本文属于脑机接口 (BCI) 研究领域，因为它使用大脑活动数据来识别人类情绪。它应该是一个有价值的贡献和对比，因为大多数 BCI 研究使用脑电图 (EEG) 数据，主要来自 DEAP 数据集。使用卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的组合，系统将分析高保真数据，以尝试识别受试者的情绪状态。CNN 对空间信息进行编码，而 RNN 跟踪随时间的变化。每个部分都单独评估，也结合评估，以确定每个分析方面的贡献。这些模型变体在原始 MEG 信号和从信号中提取的功率谱密度 (PSD) 上进行了评估。实验结果表明，最佳模型是在原始信号数据上训练的 CNN+RNN 组合，在效价/唤醒分类任务上实现了 56.5% 的平均准确率。
使用卷积的 MEG 驱动情绪分类...
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