（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU）

脑电情绪识别 deap cnn lstm

基于DEAP的四分类脑电情绪识别算法。使用该模型从价-觉醒平面对四个情绪区域进行分类：高价-高觉醒（HVHA）、高价-低觉醒（HVLA）、低价-高觉醒（LVHA）和低价-低觉醒（LVLA）。并提出了两种模型来解决这一问题：一维卷积神经网络（CNN-1D）结合LSTM，第二个模型为一维卷积神经网络（CNN-1D）结合GRU。实验结果表明，该方法在1DCNN-GRU模型和1DCNN-LSTM模型中的训练准确率分别为96.3%和97.8%。因此，这两种模型对执行这种情绪分类任务都非常好。这是专门为解决消失梯度问题而设计的，消失梯度问题通常成为时间序列数据集中的一个问题。

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