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基于Partial New Causality的因果脑网络情绪识别
1
作者
王斌
王忠民
张荣
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期158-163,共6页
为了研究情绪产生过程中脑区以及通道之间的因果作用,在部分格兰杰与新型因果关系的基础上,提出一种用于研究时间序列之间因果关系的部分新型因果关系(PNC)方法。在不同情绪下选取脑区内的8个通道,用PNC计算脑区内通道之间的因果连接关...
为了研究情绪产生过程中脑区以及通道之间的因果作用,在部分格兰杰与新型因果关系的基础上,提出一种用于研究时间序列之间因果关系的部分新型因果关系(PNC)方法。在不同情绪下选取脑区内的8个通道,用PNC计算脑区内通道之间的因果连接关系,根据连接关系构建因果网络;对因果网络中节点的信息流向和介数属性进行分析,将PNC因果网络和Granger因果网络节点之间的因果连接视为一种特征送入SVM中训练分类。实验结果表明,基于PNC因果网络和Granger因果网络的平均识别精度分别为76.4%和68.5%,PNC可用于计算时间序列之间的因果关系。
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关键词
部分新型因果关系
脑电
因果脑
网络
脑区
网络属性分析
情绪识别
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职称材料
题名
基于Partial New Causality的因果脑网络情绪识别
1
作者
王斌
王忠民
张荣
机构
西安邮电大学
陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第2期158-163,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61373116)
陕西省工业攻关计划项目(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)。
文摘
为了研究情绪产生过程中脑区以及通道之间的因果作用,在部分格兰杰与新型因果关系的基础上,提出一种用于研究时间序列之间因果关系的部分新型因果关系(PNC)方法。在不同情绪下选取脑区内的8个通道,用PNC计算脑区内通道之间的因果连接关系,根据连接关系构建因果网络;对因果网络中节点的信息流向和介数属性进行分析,将PNC因果网络和Granger因果网络节点之间的因果连接视为一种特征送入SVM中训练分类。实验结果表明,基于PNC因果网络和Granger因果网络的平均识别精度分别为76.4%和68.5%,PNC可用于计算时间序列之间的因果关系。
关键词
部分新型因果关系
脑电
因果脑
网络
脑区
网络属性分析
情绪识别
Keywords
PNC
Electroencephalogram
Causal brain network
Brain region
Network attribute analysis
Emotion recognition
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
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1
基于Partial New Causality的因果脑网络情绪识别
王斌
王忠民
张荣
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
0
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