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基于LSTM-Transformer的腦電情感分析

摘要： 針對傳統(tǒng)情感識(shí)別方法在處理長期依賴關(guān)系時(shí)的不足，提出一種結(jié)合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與Transformer模塊的腦電情感分析模型，稱為LTNet。該模型首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，然后將提取的特征輸入至LTNet。LSTM模塊和Transformer模塊獨(dú)立對輸入的序列進(jìn)行建模，分別從中提取出深層的局部特征和全局特征。通過采用加權(quán)融合策略來綜合這些特征，最終利用Softmax函數(shù)... ... （共8頁）

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