基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别

摘要

cqvip:针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图一起输入Leaky ReLU激活函数。对于卷积预训练过程,使用交叉熵和正则化项双目标优化损失函数,之后采用随机森林分类器以获得情感分类标签。在国际公开数据集SEED上进行实验,达到94.7%的情感分类准确率,实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。