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公开(公告)号：CN119203031A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411275349.6
申请日：2024-09-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多特征二维卷积的多模态情绪识别评价方法，目前对大脑情绪缺少系统且精准分类方法，多分类的效率和准确率难以稳定保证。本发明中多模态情绪识别评价方法为将基于音频刺激情绪试验获取的脑电信号进行剔除去噪的预处理后形成纯净脑电信息，再对纯净脑电信息进行特征提取构建多模态数据集，对多模态数据集通过卷积神经网络方式进行分类、识别以及评价过程；通过计算网络的节点度和局部效率，得到了各节点的网络特征序列，将网络特征序列与连续小波进行组合，从而完成构建多模态数据集的过程，通过多模态数据集搭建得到卷积网络模型。
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