机构名称：
¥ 1.0
基于大脑计算机界面（BCI）系统的情绪分类是一个吸引人的研究主题。最近，已经对BCI系统的情绪分类进行了深入学习，并与传统的分类方法进行了比较。在本文中，提出了一种新型的深层神经网络，用于使用脑电图系统进行情绪分类，该系统结合了卷积神经网络（CNN），稀疏自动编码器（SAE）和深神经网络（DNN）。在拟议的网络中，CNN提取的功能首先发送到SAE进行编码和解码。然后将冗余降低的数据用作分类任务的DNN的输入特征。使用DEAP和种子的公共数据集用于测试。实验结果表明，所提出的网络比情绪识别的常规CNN方法更有效。对于DEAP数据集，价值和唤醒的最高识别精度分别达到了89.49％和92.86％。但是，对于种子数据集，最佳识别精度达到96.77％。通过组合CNN，SAE和DNN并分别训练它们，提出的网络被显示为具有比常规CNN更快的收敛速度的有效方法。
使用深神网络和稀疏自动编码器
主要关键词
相关文件推荐
