摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。