TY -的盟Wang Yingdong盟——吴,庆丰AU -王,陈盟,阮Qunsheng PY - 2020 DA - 2020/08/08 TI - DE-CNN:一种改进的身份识别算法基于情感脑电图SP - 7574531六世- 2020 AB -在过去的几十年里,身份识别基于脑电图(EEG)的解决安全问题受到了人们的广泛关注,传统的生物系统。在目前的研究中,因为它使得基于脑电图小说识别系统与不同的熵和连续卷积神经网络(CNN)提出了分类器。该方法的性能是通过情感的脑电图数据实验评估。进行的实验表明,该方法方法平均99.7%的惊人的准确性(ACC),可以快速培训和更新DE-CNN模型。然后,不同的情绪的影响,不同时间间隔对识别性能的影响进行了研究。结果表明,不同的情绪影响识别准确性,负面和中性情绪脑电图比积极情绪具有更好的鲁棒性。脑电图兴奋剂的视频信号,结果表明,该方法与0 - 75 Hz比一个更健壮的乐队,虽然15-32赫兹带礼物,减少过度拟合的准确性cross-emotion测试。得出时间间隔降低了精度和15-32赫兹乐队有最好的兼容性的衰减。SN - 1748 - 670 - 2020/7574531 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2020/7574531——摩根富林明——计算和数学方法在医学PB - Hindawi KW - ER