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摘要：“情绪”一词指的是个人对事件、人或条件的反应。近年来，研究情绪估计的论文数量有所增加。在本研究中，分析了一个基于三种不同情绪的数据集，该数据集用于使用脑电波对感觉进行分类。在数据集中，六个电影剪辑被用来引出男性和女性的积极和消极情绪。然而，没有触发引发中性情绪的触发器。已经使用各种分类方法来对数据集进行分类，包括 MLP、SVM、PNN、KNN 和决策树方法。研究人员表示，首次使用的 Bagged Tree 技术在本研究中取得了 98.60% 的成功率。此外，使用 PNN 方法对数据集进行了分类，成功率达到 94.32%。关键词：AdaBoost；袋装树；EEG 信号；情绪预测；多层感知器；概率神经网络 1 引言
基于脑电图的神经网络模型情绪预测
主要关键词
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