您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型方法
- 专利权人:
- 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
- 发明人:
- 周剑,魏献巍,刘方斌,程春玲,郭剑
- 申请号：
- CN201710924821.8
- 公开号：
- CN107714057A
- 申请日:
- 2017.10.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型方法,该三分情绪识别模型的识别方法为:采集参与者情绪变化过程中产生的脑电波信号并构造基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型;使用采集到的脑电波信号用于训练构造的基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型;将训练好的基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型对参与者产生的新的脑电波信号进行识别;本发明在脑电波的基础上,先对采集到的信号进行下采样,得到离散的脑电波信号;同时构造基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型;最终通过训练卷积神经网络并获得可以用于情绪识别的基于卷积神经网络的三分类情绪识别模型。通过该方法可以提高情绪识别结果的鲁棒性和准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
