换一批基于脑电图的情绪识别机器学习方法比较分析
Comparative analysis of machine learning methods for EEG-based emotion recognition
摘要随着脑机接口技术的发展,基于脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号的情绪识别成为研究热点.对比了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)不同核函数在EEG情绪识别任务中的性能,并与决策树、随机森林和神经网络等常见机器学习方法进行了比较.基于DEAP数据集,通过对不同核函数(线性核、径向基核和多项式核)与其他模型的性能进行分析,发现随机森林在准确率和AUC值方面表现最佳.线性核SVM适用于数据线性可分的情况,而径向基核和多项式核的效果相对较差.此外,还探讨了神经网络的表现,并提出了优化模型和核函数选择的未来研究方向,旨在为基于EEG的情绪识别提供有价值的见解,并推动脑机接口技术的进步.
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关键词
脑电图情绪识别支持向量机核函数机器学习electroencephalogramemotion recognitionsupport vector machinekernel functionmachine learning
栏目名称
DOI
10.12267/j.issn.2096-5931.2025.03.008
发布时间
2025-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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