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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进时序卷积神经网络的情绪脑信号识别方法及系统，包括：利用电极帽采集情绪脑信号，并统计受试者在情绪维度上的自我评价分作为情绪脑信号的情绪标签；将采集到的带有情绪标签的情绪脑信号进行数据预处理，得到去除噪声的情绪脑信号，并将其划分为训练集和测试集；将训练集中的数据输入构建的改进时序卷积神经网络进行训练，利用变分推断和贝叶斯反向传播训练该改进时序卷积神经网络的参数，得到一个训练好的性能最优的改进时序卷积神经网络；调用训练好的改进时序卷积神经网络，对测试集中的数据进行识别，得到情绪脑信号分类结果。本发明可有效实现情绪脑信号的精准识别，具有准确率高、鲁棒性强、时间复杂度低等优点。
主权项：1.基于改进时序卷积神经网络的情绪脑信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1利用电极帽采集情绪脑信号，并统计受试者在情绪维度上的自我评价分作为情绪脑信号的情绪标签；2将采集到的带有情绪标签的情绪脑信号进行数据预处理，得到去除噪声的情绪脑信号，并将其划分为训练集和测试集；3将训练集中的数据输入构建的改进时序卷积神经网络进行训练，利用变分推断和贝叶斯反向传播训练该改进时序卷积神经网络的参数，得到一个训练好的性能最优的改进时序卷积神经网络；其中，该改进时序卷积神经网络的改进是对由四个残差块堆叠而成的时序卷积神经网络进行权值分布化，所述残差块是以空洞因果卷积作为基础；4调用训练好的改进时序卷积神经网络，对测试集中的数据进行识别，得到情绪脑信号分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于改进时序卷积神经网络的情绪脑信号识别方法及系统
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