基于CNN的脑电信号情绪识别模型研究

针对现有深度学习模型在情绪识别方面种类少且准确率低的问题,采集并建立了脑电波信号数据集,提出了一种基于CNN的脑电波的智能多情绪识别模型,利用多层卷积神经网络提取脑电信号情感特征,在批归一化层和激活函数中引入非线性特性,构建了两层全连接神经网络,实现了情绪特征中积极、中性和悲伤的分类。实验结果表明,提出的模型复杂度低且分类准确率达到了81.43%,明显高于SVM、LSTM、VGGNet模型,证明了该模型的简洁性和高效性。