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申请/专利权人：华南师范大学
摘要：本发明涉及情感识别技术领域，公开了一种基于脑电波图的情绪识别模型、训练方法、情绪识别方法，包括频段自注意力机制部分、卷积神经网络部分、设有门控机制的残差自适应图神经网络部分；频段自注意力机制部分包括与若干个频段对应的若干个多头注意力机制网络和若干个前馈神经网络部分；卷积神经网络部分包括若干层卷积神经网络，每层卷积神经网络中包括卷积层、随机失活层和最大池化层；残差自适应图神经网络部分包括与若干层卷积神经网络对应的若干个自适应图计算块；所述的自适应图计算块包括门控机制部分、自适应图部分和残差图神经网络部分；本发明解决了现有技术中忽视图结构特征、过拟合的问题，且具有能有效提高模型的分类精度的特点。
主权项：1.一种基于脑电波图的情绪识别模型，其特征在于：包括级联的频段自注意力机制部分、卷积神经网络部分、设有门控机制的残差自适应图神经网络部分；所述的频段自注意力机制部分包括与若干个频段对应的若干个多头注意力机制网络和若干个前馈神经网络部分；前馈神经网络部分包括Flatten层、线性层；所述的卷积神经网络部分包括若干层卷积神经网络，每层卷积神经网络中包括卷积层、随机失活层和最大池化层；所述的残差自适应图神经网络部分包括与若干层卷积神经网络对应的若干个自适应图计算块；所述的自适应图计算块包括门控机制部分、自适应图部分和残差图神经网络部分；其中，门控机制部分、自适应图部分各自设有由输入层和输出层2层所构成的前馈神经网络；所述的残差图神经网络部分由若干层图神经网络通过残差连接堆叠而成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南师范大学 一种基于脑电波图的情绪识别模型、训练方法、情绪识别方法
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