基于改进储备池计算和迁移学习的情绪识别方法研究

目录

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专用术语注释表

第一章绪论

1.2EEG概述

1.3研究内容

1.4结构安排

第二章国内外研究现状综述与分析

2.1情绪识别研究现状

2.2储备池计算研究现状

2.3迁移学习研究现状

2.4本章小结

第三章基于改进储备池计算的情绪识别方法

3.1基于脑网络储备池计算的EEG特征提取

3.2基于岭回归的EEG特征增强

3.3基于多层感知机的EEG特征分类

3.4本章方法的具体流程

3.5实验与结果分析

3.5.1 DEAP数据集

3.5.2 参数分析

3.5.3 储备池计算结果分析

3.5.4 特征增强结果分析

3.5.5 特征分类结果分析

3.5.6 对比分析

3.6本章小结

第四章基于改进迁移学习的情绪识别方法

4.1基于平均弗雷歇距离的EEG样本选择

4.2基于迁移成分分析的EEG样本特征迁移

4.3本章方法的具体流程

4.4实验与结果分析

4.4.1 参数分析

4.4.2 样本选择结果分析

4.4.3 样本特征迁移结果分析

4.4.4 样本特征分类结果分析

4.4.5 对比分析

4.5本章小结

第五章总结与展望

5.2展望

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录2 攻读硕士学位期间申请的专利

附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢