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由于脑电信号不易伪装且蕴含着丰富的神经生理信息，在客观情绪识别方面表现出显著的优势，基于脑电信号的情绪识别成为脑机接口领域的热门研究领域。然而，脑电信号一般具有非平稳性且信噪比较低，难以分析。受探索判别子空间表示通常有助于捕捉脑电数据语义信息的启发，本文提出了一种图自适应半监督判别子空间学习（GASDSL）模型用于基于脑电信号的情绪识别。GASDSL旨在探索一个判别子空间，其中类内散度减小而类间可分性增加。采用自适应最大熵图构建和半监督子空间情绪状态预测来调解判别子空间学习。对 SEED-IV 和 SEED-V 数据集进行的大量比较研究表明：1）与其他半监督学习模型相比，GASDSL 实现了令人满意的情绪识别准确率；2）随着模型的迭代，学习到的最大熵图和子空间的判别能力都得到了提高；3）根据空间频率模式分析结果，从 Gamma 波段、左/右颞叶、前额叶和（中央）顶叶提取的特征对情绪识别贡献更大。2023 作者。由 Elsevier BV 代表沙特国王大学出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
用于脑电图情绪识别的图形自适应半监督判别子空间学习
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