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专利号	2022109747876	专利名称	一种基于融合图卷积网络的脑电情绪识别方法
专利类型	发明专利	国际分类	G06K9/00,G06K9/62,G06N3/04,G06N3/08
申请人	杭州电子科技大学	申请地址	浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
发明人	孔万增	申请日期	2022-08-15
下证状态	未知	更新时间	2026-10-15 17:56:33
专利摘要	本发明公开了一种基于融合图卷积网络的脑电情绪识别方法；该脑电情绪识别方法如下：一、对被测对象进行脑电采集，提取所得脑电信号中各通道的目标特征，作为被识别数据。二、根据步骤一得到的被识别数据，计算两个通道之间的物理信息矩阵、相关性矩阵、因果关系矩阵。三、构建邻接矩阵。四、构建正则化矩阵。五、对目标特征和正则化矩阵L进行图卷积操作，完成特征提取。六、将步骤五所得特征输入经过训练的深度可分离卷积网络，所得特征图输入全连接层，进行分类，得到被测对象进行脑电采集时的情感类别。本发明对图卷积的邻接矩阵做融合处理，使邻接矩阵包含多元化的信息，而不再是仅拥有单一的信息，进一步提高了模型情绪分类的准确率。

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