發(fā)布時間：2022-02-21 12:19

　　情緒狀態(tài)在人與人的交流中發(fā)揮重要作用,人類腦電信號（EEG）在情緒識別上的應(yīng)用具有良好的效果。目前深度學(xué)習(xí)算法在腦電信號情緒識別上的研究主要針對兩個目標(biāo),一是提高情感識別的平均準(zhǔn)確率;二是對多維情感進(jìn)行多分類準(zhǔn)確識別。文章在二分類、三分類、四分類三個方面概述了近幾年深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于EEG情緒識別的研究進(jìn)展,總結(jié)了深度學(xué)習(xí)算法在腦電信號（EEG）解碼情感狀態(tài)中一些仍待解決的關(guān)鍵問題和發(fā)展方向。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)時代. 2020,(08)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 論述
    1.1 研究進(jìn)展
        ⑴ 二分類研究進(jìn)展
        ⑵ 三分類研究進(jìn)展
        ⑶ 四分類研究進(jìn)展
    1.2 未來發(fā)展方向
2 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]面向情緒識別的腦電特征研究綜述[J]. 張冠華,余旻婧,陳果,韓義恒,張丹,趙國朕,劉永進(jìn).  中國科學(xué):信息科學(xué). 2019(09)
[3]面向情感語音識別的情感維度PAD預(yù)測[J]. 孫穎,胡艷香,張雪英,段淑斐.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2019(10)
[4]深度學(xué)習(xí)算法在腦電信號解碼中的應(yīng)用[J]. 韋夢瑩,李琳玲,黃淦,唐翡,張治國.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2019(04)
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[6]基于集成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電情感識別[J]. 魏琛,陳蘭嵐,張傲.  華東理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(04)
[7]基于數(shù)據(jù)空間自適應(yīng)與共空間模式的腦電情感分類[J]. 陳景霞,鄭茹,張鵬偉,賈小云.  計(jì)算機(jī)工程. 2019(04)
[8]基于深度信念網(wǎng)絡(luò)腦電信號表征情緒狀態(tài)的識別研究[J]. 楊豪,張俊然,蔣小梅,劉飛.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2018(02)
[9]基于自回歸小波包熵特征融合算法的情感識別研究[J]. 李昕,孫小棋,王欣,史春燕,康健楠,侯永捷.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2017(06)
[10]基于SAE和LSTM RNN的多模態(tài)生理信號融合和情感識別研究[J]. 李幼軍,黃佳進(jìn),王海淵,鐘寧.  通信學(xué)報(bào). 2017(12)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)和腦電信號的情感分類方法研究[D]. 侯曉瑩.山東大學(xué) 2019



本文編號：3637241