基于图卷积（GCN）和规则卷积（CNN）的情绪识别

      引言   论文动机   脑电信号因其易辨伪性、准确性高而被广泛应用于情绪识别。如何描述脑电信号与大脑活动区域之间的关系以及构建脑电情绪识别模型仍然是基于脑电图数据的情绪识别具有挑战性的课题。   基于以往的研究内容可知，CNN 可以利用卷积核提取抽象高层次特征，适用于 1D，2D，3D 规则网格数据。但是脑电通道的分布结构是不规则的，脑电数据并不是规则的欧几里德结构数据。   图卷积对

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