本文提出了一种新的情绪识别模型，该模型以脑图为输入，以唤醒和效价为输出提供情绪状态。脑图是从脑电信号中提取的特征的空间表示。该模型被称为多任务卷积神经网络（MT-CNN），使用微分熵（DE）和功率谱密度（PSD），并考虑0.5s的观察窗口，由四种不同频段的不同波（α、β、γ和θ）的叠加脑图构成。该模型在DEAP数据集上进行训练和测试，DEAP数据集是一个用于比较的著名数据集。该模型的准确度在价态维度上为96.28%，在唤醒维度方面，获得了96.62%的准确率，这项工作表明，MT-CNN的性能优于其他方法。 模型为二维卷积神经网络。该模型的输入是一个脑图，它是EEG信号的空间谱表示。该模型由四个二维卷积层、一个完全连接层以及上述每个层之后的dropout和批量归一化层组成。最后，输出到两个流：前者用于分类受试者的配价水平，后者用于唤醒水平。ReLU用作激活功能。分类层使用一个sigmoidal函数来获得类似概率的输出。对模型进行了收敛性训练。

基于DEAP的脑电情绪识别（基于CNN的多目标进化算法选择的人类情绪与脑电图通道的二维区分)，采用的tensorflow框架，模型为深度卷积神经网络模型

在本文中，我们提出了一个双重模型，考虑了脑电特征图的两种不同表示：1）基于序列的脑电频带功率表示，2）基于图像的特征向量表示。我们还提出了一种基于图像模型显著性分析的信息组合方法，以促进两个模型部分的联合学习。该模型已在四个公开可用的数据集上进行了评估：SEED-IV、SEED、DEAP和MPED。 在本文中，我们提出了一个新的框架，旨在估计情绪的脑电图。该模型由一种双重方法组成，该方法通过层次RNN考虑脑电通道之间的空间关系，通过CNN考虑DL表示。所提出的方法在三个数据集上显示了很好的结果。

在本文中，我们提出了一种多尺度卷积神经网络TSception，用于从脑电图（EEG）中学习时域特征和空间不对称性。TSception由动态时间层、非对称空间层和高层融合层组成，这些层同时学习时间和通道维度上的区别表示。动态时间层由多尺度一维卷积核组成，其长度与脑电信号的采样率有关，学习脑电的动态时间和频率表示。非对称空间层利用情绪反应背后的非对称神经激活，学习辨别性的全局和半球表征。学习到的空间表示将通过高级融合层进行融合。使用更广义的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上对所提出的方法进行了评估。该网络的性能与之前报道的方法进行了比较，如SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet和EEGNet。在大多数实验中，与比较的方法相比，我们的方法获得了更高的分类精度和F1分数。

我们提出了一种基于实时情绪分类系统（RECS）的Logistic回归（LR），该系统使用随机梯度下降（SGD）算法在线训练。通过使用EEG信号流在线训练模型，所提出的RECS能够实时地对情绪进行分类。为了验证RECS的性能，我们使用了DEAP数据集，这是情绪分类中使用最广泛的基准数据集。结果表明，该方法能有效地从脑电数据流中实时分类情绪，与其他离线和在线方法相比，该方法具有更好的准确性和F1评分。 1.我们开发了一个实时情绪分类系统，使用随机梯度下降（SGD）算法在线训练的逻辑回归（LR）。在我们的例子中，我们使用EEG数据作为生理数据流。EEG数据以流的形式出现，情绪状态被实时分类。 2.我们已经证明，我们提出的RECS分类器可以优于最先进的在线流媒体分类器方法；也就是说，我们考虑了五种在线分类器：霍夫丁树（HT）、自适应随机林（ARF）、动态加权集成（DWE）、加法专家集成（AEE）和霍夫丁自适应树（HAT）。我们还比较了八种离线模式的机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、多层感知器（MLP）和决策树（DT），以及文献中的五种在线分类器（朴素贝叶斯、支持向量机、隐马尔可夫模型（

为实现运动想象脑电信号的精准分类，提出以Levenberg－Marquardt算法（LM）替代BP神经网络构造分类器来提高分类识别率。实验以2008年BCI竞赛信号采集模式为标准，使用Emotive Epoc＋采集四类运动想象脑电信号，对采集的信号进行滤波去燥后，利用主成分分析提取特征值；然后分别用LM算法和BP神经网路进行分类识别做对比；最后基于MATLAB GUI设计串口通信界面与Arduino智能车链接验证算法的可行性。结果证明：该方法训练平均误差为5.630 6×10-7，分类准确率为86%，BP算法相对应为0.001 4、56%。相对比可知LM算法分类效果良好，验证过程中，智能车运行与算法识别方向一致，运行良好。此方法切实可行，为后期进一步开发脑机接口奠定了基础。

很少有用生成对抗网络（GAN）来进行DEAP的脑电情绪识别。重点是构建生成对抗网络（GAN）和条件生成对抗网络（CGAN）模型。采用的是Pytorch深度学习框架。

目前神经科学与信息科学交叉发展的一个重要方向是面向高级认知功能的神经系统模型的构建，其标志着人类对自身特有的心智活动的研究进入到一个新阶段。简要综述了关于视觉审美体验的生理基础研究的进展，指出大脑神经回路是视觉审美体验的生理基础，其所涉及的大脑皮层和脑组织在视觉情感感知中功能的科学解析是构建类脑计算模型的基础。分别介绍了神经信息学、神经认知科学和神经美学框架下的视觉审美体验的类脑计算模型，并对模型进行了比较分析。对视觉审美体验的类脑计算模型研究的发展趋势进行了展望，阐述了该领域研究的意义。视觉审美体验类脑模型的构建有助于揭示大脑皮层和脑组织在视觉情感感知中的功能，有助于实现视觉情感体验的认知模拟。

使用肌肉协同作用识别脑损伤患者的等张前臂运动

设计并进行实验，以产生情绪反应，并分析相应的生理信号 使用当前的机器学习技术，对能够通过EEG信号数据预测情绪状态（自我评估）的分类器进行建模和训练 通过5倍交叉验证进行评估 时域：根据试验数据训练3个深度卷积网络 60%的准确率 频域：输入PSD，标准多层感知器 准确率53%