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基于注意力机制的多分支LSTM心理负荷评估模型

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充分获取脑电信号的有效特征已成为心理负荷评估亟待解决的问题.提出一种多分支LSTM和注意力机制相结合的多分类网络框架.首先,此网络在对脑电信号做切片处理后,采用多分支LSTM网络提取切片中的时间特征;然后,利用注意力机制对所提取的时间特征进行权重参数优化;最后,通过softmax层输出心理负荷评估结果.通过消融实验和对比实验对模型进行验证.结果 表明,此网络无论在二分类任务还是多分类任务中的表现均优于现有先进网络.
Novel multiclass classification framework with multi-branch LSTM and attention mechanism for mental workload evaluation

冯源、李彦蕾、李一凡、张博、丁锦红、夏立坤

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首都师范大学信息工程学院,北京100048

首都师范大学神经计算与智能感知实验室,北京100048

首都师范大学电子系统可靠性与数理交叉学科国家国际科技合作示范型基地,北京100048

首都师范大学北京成像理论与技术高精尖创新中心,北京100048

首都师范大学心理学院,北京100048

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脑电信号 心理负荷 注意力机制 长短期记忆网络

北京自然科学基金面上项目(BNSF)中国自然科学基金面上项目(NSFC)

420201161572076

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0142

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(11)
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