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公开(公告)号：CN120045972A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411883957.5
申请日：2024-12-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/098 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于共性与个性的图网络情绪识别方法，方法由个性图和共性图两个部分构成，个性图又有TokenGT和GDC两个模块，TokenGT结构首先将脑电数据和初始的共性图编码并经过Transformer进行初步的图学习，再通过GDC模块发掘图中潜在的边对图进行增强，得到的图分别经过一个回归模块与一个对比模块学习这二者的特征，最终得到的个性图经过卷积层接入到图卷积分类器中对目标的情绪进行分类；每一批样本得到的个性图会被记录并通过bootstrap方法将共性图更新成新的图并在下一批的TokenGT编码过程中使用。本发明在SEED、SEED‑IV和DEAP数据集上评估，能显著提高基于脑电图的情感识别性能。
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