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基于传递熵关键因果连接的情感识别方法

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人脑在情绪活动中呈现的信息流是复杂多变的,因此理解脑区间的动态交互过程至关重要,但是基于原始脑电信号构建的情绪网络包含了许多与情绪无关的冗余信息.针对此问题,提出一种在不丢失关键因果信息的前提下去除情绪无关网络连接的方法,并验证其在情感识别过程中的有效性.首先,基于传递熵因果分析方法对积极、中性和消极情绪构建归一化传递熵矩阵,再从积极、消极情绪矩阵中减去中性情绪矩阵,最后基于简化后的矩阵构建因效性脑网络并利用图论分析不同情绪的网络连通性.通过在DEAP数据集上的验证发现,该方法有效地提高了情感识别准确率.
Emotion recognition method based on key causal connection of transfer entropy

王忠民、蔡兰兰、范琳

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西安邮电大学 计算机学院,西安710121

西安邮电大学 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室,西安710121

脑电信号 脑网络 传递熵 因果信息 情感识别

613731162018GY-01318JK06972017k01-25-2

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.12.0550

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(9)
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