基于时序卷积网络的情感识别算法

• 作者: 娄晓光 宋振振 陈兰岚
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电信号 情感识别 时序卷积网络 小波包分解 Snapshot寻优
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 564-572
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 4861字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20190508001

摘要

采用脑电数据集DEAP进行情感识别.由于脑电信号具有时序性,采用深度学习中的时序卷积网络(TCN)对数据进行训练识别.首先使用小波包分解提取各子带小波系数能量值作为特征;然后通过TCN对特征进行训练,在训练过程中加入了Snapshot寻优思想保存多个模型;最后采用投票集成策略建立集成模型,以提高识别精度,并增强结果稳健性.实验结果表明,本文方法将情感分为二类和四类的平均识别精度分别能够达到95％ 和93％,相对于同类研究有较大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈兰岚	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	16	47	4.0	6.0
2	宋振振	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	2	0	0.0	0.0
3	娄晓光	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	2	0	0.0	0.0