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题名基于多通道脑电信号的因果网络情绪识别
被引量：5
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作者
王斌
王忠民
张荣
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机构
西安邮电大学计算机学院
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期69-74,共6页
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基金
国家自然科学基金(61373116)
陕西省科技厅工业领域一般项目(2018GY-013)
+1 种基金
陕西省教育厅专项科学研究计划项目(18JK0697)
咸阳市科学技术研究计划项目(2017k01-25-2)。
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文摘
情绪是由大脑内多个通道共同作用产生的,格兰杰因果检验作为情绪识别的主流方法,在计算任意2个通道之间的因果关系时容易忽略其他通道的影响。面向多通道脑电信号,提出一种基于条件格兰杰因果检验(CGC)的因果网络情绪识别方法。利用CGC算法计算不同情绪下大脑全通道的因果关系,据此构建因果网络,并通过分析各通道的入/出度和介数拓扑属性找到关键通道,得到简化的因果网络进行情绪识别。将节点之间的因果连接关系作为特征分别输入SVM和KNN分类器进行分类训练,实验结果表明,简化网络的识别率分别为75.3%和78.4%,验证了所提方法的有效性。
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关键词
条件格兰杰因果检验
脑电信号
因果网络
关键通道
情绪识别
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Keywords
Conditional Granger Causal test(CGC)
EEG signal
causal network
key channel
emotion recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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