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一种基于动态脑功能网络的情绪分类方法
- 专利权人:
- 华南理工大学
- 发明人:
- 刘博翰,晋建秀,徐向民
- 申请号：
- CN201910079014.X
- 公开号：
- CN109793528A
- 申请日:
- 2019.28.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于动态脑功能网络的情绪分类方法,包括:(1)采集静息态或任务态下的EEG信号;(2)对采集的EEG信号进行预处理;(3)对进行预处理后的EEG信号进行不重叠的分段;(4)根据每个窗口的EEG信号计算相关系数矩阵;(5)根据每个窗口的相关系数矩阵的对称性,取上三角进行向量化,构建动态脑功能网络序列;(6)构建并训练基于动态脑功能网络的情绪分类器;(7)将动态脑功能网络序列输入情绪分类器进行情绪四分类。本发明通过直接观测人的脑部活动来进行情绪分析;本发明应用动态脑功能网络理论,综合考虑了人脑功能分区的拓扑结构与情绪的时变性,同时应用bi‑LSTM序列模型与Attention机制构建分类器,使得模型对情绪的判别更准确。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
