一种基于时空图模型的脑电情感识别方法

摘要

本发明提出了一种基于时空图模型的脑电情感识别方法，包括获取脑电情感数据库，并对数据进行预处理，将数据集划分为训练集和测试集；对时长为T的脑电信号进行样本划分，用一个时间长度为M的滑动窗口对脑电信号进行采样，得到T/M个脑电样本；构建基于Bert的图模型网络，对脑电样本各时刻信号的空间特征进行学习分析；构造时间LSTM网络，用LSTM网络分析脑电样本各时刻之间的时间相关性；利用训练集对所构建的时空Bert图模型网络进行训练，优化网络模型，利用测试集对优化模型网络进行测试，统计分类识别。本发明不仅考虑脑电空间信息，还加入时间信息，实现对脑电信号特征的较全面学习，提高识别准确率。