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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 76 毫秒
1.
希尔伯特-黄变换(HHT)是一种处理脑电信号(EEG)的有效方法,包括经验模态分解(EMD)和Hilbert变换2个部分。但EMD无法分解包含低能量的信号,且在低频区域会产生不良的本征模态函数。为消除EMD的弊端,提出一种小波包变换(WPT)和HHT相结合的EEG处理方法。采用WPT将EEG分解成一组窄带信号,通过HHT得到Hilbert能量谱,求出平均瞬时能量作为EEG特征并封装成特征矩阵。将特征矩阵通过卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、支持向量机(SVM)组成的混合情感识别模型进行训练与分类。实验结果表明,该方法对高兴、悲伤、平静、恐惧4种情感的平均识别率为86.22%,最优识别率为93.45%。  相似文献   

2.
情感作为人脑的高级功能,对人们的个性特征和心理健康有很大的影响,利用网上公开的脑电情感数据库(DEAP(Database for emotion analysis using physiological signals)数据库),根据心理效价和激励唤醒度等级进行情感划分,对压力和平静等5种情感进行研究分析.针对脑电信号时空特征结合的特点,把深度学习中的卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)和长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)两者作为基本前提,并在此基础之上设计了一个RCNN-LSTM的脑电情感信号分类模型.利用循环卷积神经网络(Recurrent convolutional neural network,RCNN)自动提取脑电信号中的抽象特征,省去了人工选择与降维的过程,然后结合LSTM网络对脑电情感信号进行分类识别.实验结果表明,利用该方法对5种情感类别的平均分类识别率达到了96.63%,证明了该方法的有效性.  相似文献   

3.
为了点对点自动学习脑电信号(Electroencephalogram,EEG)空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效价和唤醒度两个维度上,深度CNN模型在时域和频域组合特征上均取得了目前最好的两类识别性能,在效价维度上比最佳的传统分类器集成决策树模型提高了3.58%,在唤醒度上比集成决策树模型的最好性能提高了3.29%。  相似文献   

4.
陈悦  张少白 《微机发展》2013,(2):119-122,126
在脑机接口(BCI)中,脑电信号(EEG)的特征提取和分类识别可以通过多层前馈神经网络的大量学习来实现,但是基于误差反向传播的BP神经网络标准算法收敛速度慢,在训练中效率不高,分类正确率也很有限。针对这些问题,文中提出使用一种快速稳定的Levenberg-Marquardt算法来代替BP算法进行神经网络的学习训练,并利用BCI 2008竞赛的Graz数据集B进行了对左右手想象运动脑电信号分类的MATLAB仿真实验。该方法使得脑电信号分类的正确率达到87.1%,比BP算法的正确率78.2%要高,并且具有更好的收敛性。该算法为脑电信号的分类提供了有效的手段。  相似文献   

5.
针对P300脑电信号信噪比低、随机性强及个体差异性大等问题,本文提出了一种将经验模态分解(EMD)和小波包分解(WP)相结合的滤波方法,并使用改进的卷积神经网络(CNN)对脑电信号进行分类识别。首先利用经验模态分解算法将原始脑电信号分解成若干个本征模函数(IMF)分量,并对每个分量进行频谱分析以去除主频段在0~30Hz以外的分量;然后,对保留的IMF分量进行小波包分解,根据P300电位的有效时频信息,选择合适的频段进行重构,再将重构后的各个本征模函数叠加,得到经过滤波后的脑电信号;最后,设计合适的卷积神经网络结构,对P300信号进行分类识别。本文使用国际BCI竞赛数据集对提出的方法进行验证。实验结果表明,两名被试的分类准确率分别为97.78%、95.56%,说明该方法能够有效的改善P300信号的识别效果(相比其他方法至少提升了2.78%,1.39%),为进一步提高基于P300信号的脑机接口系统的性能提供了一种新的有效的途径。  相似文献   

6.
提出一种基于深度卷积联合适应网络(Convolutional neural network-joint adaptation network,CNN-JAN)的脑电信号(Electroencephalogram, EEG)情感识别模型。该模型将迁移学习中联合适应的思想融合到深度卷积网络中,首先采用长方形卷积核提取数据的空间特征,捕捉脑电数据通道间的深层情感相关信息,再将提取的空间特征输入含有联合分布的多核最大均值差异算法(Multi-kernel joint maximum mean discrepancy,MK-JMMD)的适配层进行迁移学习,使用MK-JMMD度量算法解决源域和目标域分布不同的问题。所提方法在SEED数据集上使用微分熵特征和微分尾端性特征分别进行情感分类实验,其中使用微分熵特征被试内跨试验准确率达到84.01%,与对比实验和目前流行的迁移学习方法相比,准确率进一步提高,跨被试实验精度也取得较好的性能,验证了该模型用于EEG信号情感识别任务的有效性。  相似文献   

7.
当代社会睡眠问题日益突出,及时检测评估睡眠质量有助于诊断睡眠疾病.针对目前市面上睡眠监测类产品发展参差不齐的现状,本文搭建了一个基于双通道脑电信号的在线实时睡眠分期系统,利用第三方接口脑环获取脑电数据,结合CNN-BiLSTM神经网络模型,在PC电脑端实现了在线的实时睡眠分期与音乐调控功能.系统使用基于卷积神经网络CNN和双向长短时记忆神经网络BiLSTM相结合的算法模型对脑电信号进行自动特征提取,CNN能够提取高阶特征, BiLSTM可以捕捉睡眠数据前后的依赖性和关联性,睡眠分期准确率更高.实验结果表明,本文算法模型在Sleep-EDF公共数据集上的四分类任务中取得了92.33%的分期准确率,其Kappa系数为0.84,本系统的实时睡眠分期功能在自采集睡眠数据分期实验中取得79.17%的分期准确率,其Kappa系数为0.70.相比其他睡眠监测类产品,本系统睡眠分期准确率更高,应用场景更多样,实时性和可靠性强,并且可以根据分期结果对用户进行相应的音乐调控,改善用户睡眠质量.  相似文献   

8.
在心血管疾病发病前,往往会出现相应的心律失常,为了准确检测预防心血管疾病,针对心电信号的识别分类,国内外学者进行了大量的研究.循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)具有记忆特性,可以处理和预测序列数据,克服了传统机器学习方法对输入和输出数据的多重限制,成为了深度学习领域中一类非常重要的...  相似文献   

9.
针对目前运动想象脑电信号特征提取单一,分类识别准确率低等现象,结合卷积神经网络分类器,提出了一种多维度特征加权融合的特征融合算法来提高运动想象脑电识别率。对预处理后的脑电信号进行小波包变换,提取其共空间特征、能量特征、边际谱熵特征以及非线性动力学特征,然后加权融合,使用卷积神经网络分类器分类。为验证算法的合理性,使用BCI-IV Dataset 2a数据集对提出的特征融合算法进行验证分析,结果表明,所提出的加权特征融合算法结合CNN分类器可以有效提高运动想象识别准确率。实验中,9位志愿者平均分类准确率达到75.88%,平均Kappa系数为0.70。  相似文献   

10.
针对运动想象脑电信号特征提取困难,分类正确率低的问题,提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机(SVM)来分类的算法。计算运动想象脑电信号的功率,通过理论分析选择小波包尺度,对信号功率进行小波包分解并计算其小波包熵(WPE),提取C3、C4导联的小波包熵插值组成特征向量,将特征向量作为分类器的输入送入支持向量机进行分类。采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证,算法的最高分类正确率达97.56%。算法特征向量维数低、数据量小、分类正确率高,对运动想象脑电信号特征提取及分类的任务可以提供参考方法。  相似文献   

11.
该文研究中文新闻标题的领域分类方法(domain-oriented headline classification,DHC)。现有研究将DHC限定为一种短文本分类问题,并将传统分类模型和基于卷积神经网络的分类模型应用于这一问题的求解。然而,这类方法忽视了新闻标题的内在特点,即为“标题是建立在凝练全文且弱相关的词语之上的一种强迫性的语义表述”。目前,融合了序列化记忆的循环神经网络在语义理解方面取得了重要成果。借助这一特点,该文将长短时记忆网络模型(long-short term memory,LSTM)及其变型——门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)也应用于标题的语义理解与领域分类,实验验证其性能可达81%的F1值。此外,该文对目前前沿的神经网络分类模型进行综合分析,尝试寻找各类模型在DHC任务上共有的优势和劣势。通过对比“全类型多元分类”与“单类型二元分类”,发现在领域性特征较弱和领域歧义性较强的样本上,现有方法难以取得更为理想的结果(F1值<81%)。借助上述分析,该文旨在推动DHC研究在标题语言特性上投入更为充分的关注。  相似文献   

12.
在当今商业领域,对网络评论的情感分类一直是一个比较热门的研究方向,而为了克服传统机器学习方法所构建分类器会产生较大计算开销,精度表现较差的缺点,提出一种基于深度学习模型中卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)模型的情感分类方法。在以往的研究中,卷积神经网络往往被用来提取文本的局部特征信息,但却容易忽视文本的长距离特征,而RNN则往往被用来提取句子的长距离依赖信息,但容易陷入梯度爆炸问题。因此,结合卷积神经网络对于局部特征信息的良好提取能力与循环神经网络对于长距离依赖信息的记忆能力,构建了一个CNN-BIGRU混合模型,用以提取文本的局部特征以及文本的长距离特征。其中循环神经网络模型使用了双向GRU模型,以避免RNN模型的梯度爆炸与梯度消失问题。在谭松波的酒店评论数据集上的实验结果表明,利用该模型,实验分类的准确率比单独使用卷积神经网络模型最高提升了26.3%,比单独使用循环神经网络模型最高提升了7.9%,从而提高了对中文文本情感分类的精度,并减少了计算开销。  相似文献   

13.
为进一步探究不同类型特征互补性对脑电情绪分类的影响,提出一种基于多特征融合的脑电情绪分类新方法。对预处理后的脑电信号进行DE、MST和SampEn特征提取,采用双样本T检验去除冗余筛选出最优特征并融合,采用SVM分类模型来识别不同的情绪状态。在SEED-Ⅳ数据集上的实验结果表明,单一特征中DE的平均分类准确率最高(77.86%),而融合非线性SampEn特征与功能连接MST属性后平均分类准确率得到进一步提升(84.58%),不同时间段采集的数据上重测实验则证明了该方法的有效性与稳定性。  相似文献   

14.
睡眠分期是睡眠数据分析的基础,针对目前睡眠分期存在的依赖人工提取、人工判别效率低、自动睡眠分期准确率不高等问题,本文研究模型是基于卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络2个深度学习神经网络相结合的,利用脑电信号来进行自动睡眠分期的模型方法.算法能提取得到原始脑电信号的梅尔频谱,利用卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络进行...  相似文献   

15.
短文本通常是由几个到几十个词组成,长度短、特征稀疏,导致短文本分类的准确率难以提升。为了解决此问题,提出了一种基于局部语义特征与上下文关系融合的中文短文本分类算法,称为Bi-LSTM_CNN_AT,该算法利用CNN提取文本的局部语义特征,利用Bi-LSTM提取文本的上下文语义特征,并结合注意力机制,使得Bi-LSTM_CNN_AT模型能从众多的特征中提取出和当前任务最相关的特征,更好地进行文本分类。实验结果表明,Bi-LSTM_CNN_AT模型在NLP&CC2017的新闻标题分类数据集18个类别中的分类准确率为81.31%,比单通道的CNN模型提高2.02%,比单通道的Bi-LSTM模型提高1.77%。  相似文献   

16.
基于词注意机制的双向循环神经网络在解决文本分类问题时,存在如下问题:直接对词加权生成文本表示会损失大量信息,从而难以在小规模数据集上训练网络。此外,词必须结合上下文构成短语才具有明确语义,且文本语义常常是由其中几个关键短语决定,所以通过学习短语的权重来合成的文本语义表示要比通过学习词的权重来合成的更准确。为此,该文提出一种基于短语注意机制的神经网络框架NN-PA。其架构是在词嵌入层后加入卷积层提取N-gram短语的表示,再用带注意机制的双向循环神经网络学习文本表示。该文还尝试了五种注意机制。实验表明: 基于不同注意机制的NN-PA系列模型不仅在大、小规模数据集上都能明显提高分类正确率,而且收敛更快。其中,模型NN-PA1和NN-PA2明显优于主流的深度学习模型,且NN-PA2在斯坦福情感树库数据集的五分类任务上达到目前最高的正确率53.35%。  相似文献   

17.
乳腺X线摄影技术是目前乳腺癌早期发现和诊断的重要手段。然而乳腺X线图像中肿块边缘模糊,分类相对困难,因此提升乳腺肿块的诊断精度从而及早预防和治疗仍是医学领域的一大挑战。针对乳腺肿块的特点,提出了一种结合密集卷积神经网络(DenseNet)和压缩激励(SE)模块的新网络(DSAMNet),该网络融合了二者优势,既加强特征重用,又实现特征提取过程中的特征重标定。根据SE模块嵌入DenseNet的不同位置,提出了模型SE-DenseNet-A、SE-DenseNet-B和SE-DenseNet-C。对SE-DenseNet的池化函数进行改进,提出了模型DSAMNet-A、DSAMNet-B和DSAMNet-C。综合不同结构和不同深度的网络模型在公开数据集CBIS-DDSM上进行训练和测试。实验结果表明,DSAMNet-B有更加优异的性能,其准确率比DenseNet模型的准确率提高了10.8%,AUC达到了0.929。  相似文献   

18.
陈景霞  郝为  张鹏伟  闵重丹  李玥辰 《软件学报》2021,32(12):3869-3883
提出一种脑电图(electroencephalograph,简称EEG)数据表示方法,将一维链式EEG向量序列转换成二维网状矩阵序列,使矩阵结构与EEG电极位置的脑区分布相对应,以此来更好地表示物理上多个相邻电极EEG信号之间的空间相关性.再应用滑动窗将二维矩阵序列分成一个个等长的时间片段,作为新的融合了EEG时空相关性的数据表示.还提出了级联卷积-循环神经网络(CASC_CNN_LSTM)与级联卷积-卷积神经网络(CASC_CNN_CNN)这两种混合深度学习模型,二者都通过CNN卷积神经网络从转换的二维网状EEG数据表示中捕获物理上相邻脑电信号之间的空间相关性,而前者通过LSTM循环神经网络学习EEG数据流在时序上的依赖关系,后者则通过CNN卷积神经网络挖掘局部时间与空间更深层的相关判别性特征,从而精确识别脑电信号中包含的情感类别.在大规模脑电数据集DEAP上进行被试内效价维度上两类情感分类实验,结果显示,所提出的CASC_CNN_LSTM和CASC_CNN_CNN网络在二维网状EEG时空特征上的平均分类准确率分别达到93.15%和92.37%,均高于基准模型和现有最新方法的性能,表明该模型有效提高了EEG情感识别的准确率和鲁棒性,可以有效地应用到基于EEG的情感分类与识别相关应用中.  相似文献   

19.
目前在方面级情感分类研究中,图卷积网络被应用于句法依赖树上构建方面词与上下文词的依赖关系。但是由于句法依赖树的不稳定性和语句的复杂性与不规范表达,这种改进较为有限。为解决上述问题,提出了一种基于混合图神经网络模型。在该模型中,为了深度提取方面词与上下文词的依赖关系,设计了应用于句法依赖树的多层图卷积网络。同时为提取词级依赖特征,设计了具有残差连接的图注意力网络(Res-GAT),其主要思想为以词级依赖关系特征作为补充,结合句法依赖关系进行方面级情感分类。通过在五个经典数据集上实验,证明了该模型相较于基线模型具有更优异的分类能力。  相似文献   

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