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基于神经网络的脑电信号情感识别研究

摘要

随着深度学习在人工智能领域的快速发展，人们越来越希望机器可以读懂人的情感，为人们提供更加人性化的服务。脑电信号是人类的意识信号，它所反映出的情感状态更为真实和客观，因而对脑电信号进行情感识别研究对情感计算领域的发展有着重要意义。神经网络是深度学习的基础，深度学习主要是基于多层神经网络结构的，目前主流的深度学习都是基于人工神经网络(ANN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及以它们为基础的各种变形网络模型。本文采用ANN、CNN、LSTM三种当前主流的深度学习模型，以公开的脑电数据集DEAP为研究对象，对三种神经网络模型的情感分类结