电子测量技术

作者：李奇，常立娜，武岩，闫旭荣

单位：1.长春理工大学计算机科学技术学院 长春 130022; 2.长春理工大学中山研究院 中山 528400

关键词：脑电信号;情绪识别;深度图卷积神经网络;全局脑区

基金：吉林省科技发展计划国际科技合作项目(20200801035GH)、吉林省科技发展计划国际联合研究中心建设项目(20200802004GH)资助

针对浅层图卷积提取的局部脑区空间关联信息对情感脑电表征不足的问题，本文提出了一种深层图卷积网络模型。该模型利用深层图卷积学习情绪脑电全局通道间的内在关系，在卷积传播过程中应用残差连接和权重自映射解决深层图卷积网络面临的节点特征收敛到固定空间无法学习到有效特征的问题，并在卷积层后加入PN正则化扩大不同情绪特征间的距离，提高情绪识别的性能。在SEED数据集上进行实验，与浅层图卷积网络相比准确率提高了0.7%，标准差下降了3.15。结果表明该模型提取的全局脑区空间关联信息对情绪识别的有效性。

来源：2024年第4期

《电子测量技术》期刊编辑部

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