利用脑电连通性特征和卷积神经网络的情绪分类

卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNNs）被广泛用于通过脑电信号识别用户的状态的研究。在先前的研究中，脑电信号通常以高维原始数据的形式被给予到神经网络中。然而，这种方法使得能够有效描述功能脑网络和估计用户感知状态的大脑连通性信息难以被利用。本文引入了一种将CNN用于大脑连通性的新的分类系统，并通过使用三种不同类型的连通性指标来验证其在情感视频分类中的有效性

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