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摘要
本发明提供了一种基于层次化多维空间的脑电情感识别方法、介质及设备；其中方法为：对输入的脑电数据进行预处理；将预处理后的数据输入到层次化多维空间网络的分层动态图卷积模块中,提取基于通道空间的空间特征；将预处理后的数据并行输入到层次化多维空间网络的辅助信息模块中,提取基于数据依赖的判别性特征；通过早晚自适应融合机制对空间特征及判别性特征进行多维自适应融合得到最终的特征,实现情感分类。该方法能够基于脑功能连接关系对空间特征进行捕获,并将基于数据依赖的判别性特征通过早晚自适应融合机制融入到空间特征中,提取最利于情绪识别的共表示用于情绪分类任务,提升基于脑电信号情绪识别任务的性能。
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