(论文加源码)RNN和CNN结合的脑电情绪识别(数据集为seed、deap、seed-iv).zip

上传者: 45874683 | 上传时间: 2022-04-08 17:06:39 | 文件大小: 9.45MB | 文件类型: ZIP
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。

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