1.（论文加源码）基于deap的源码四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU

（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU

       研究介绍

       本文旨在探讨脑电情绪分类方法，并提出使用一维卷积神经网络（CNN-1D）与循环神经网络（RNN）的源码组合模型，具体实现为GRU和LSTM，源码解决四分类问题。源码所用数据集为DEAP，源码实验结果显示两种模型在分类准确性上表现良好，源码crazepony源码分析1DCNN-GRU为.3%，源码1DCNN-LSTM为.8%。源码

       方法与实验

       研究中，源码数据预处理包含下采样、源码带通滤波、源码去除EOG伪影，源码将数据集分为四个类别：HVHA、源码价值选股指标源码HVLA、源码LVHA、源码LVLA，基于效价和唤醒值。选取个通道进行处理，提高训练精度，搜题api系统源码减少验证损失。数据预处理包括z分数标准化与最小-最大缩放，以防止过拟合，提高精度。实验使用名受试者的所有预处理DEAP数据集，以::比例划分训练、文库类知识付费源码验证与测试集。

       模型结构

       采用1D-CNN与GRU或LSTM的混合模型。1D-CNN包括卷积层、最大池层、GRU或LSTM层、展平层、我叫mt金卡源码密集层，最终为4个单元的密集层，激活函数为softmax。训练参数分别为.和.。实验结果展示两种模型的准确性和损失值，1DCNN-LSTM模型表现更优。

       实验结果与分析

       实验结果显示1DCNN-LSTM模型在训练、验证和测试集上的准确率分别为.8%、.9%、.9%，损失分别为6.7%、0.1%、0.1%，显著优于1DCNN-GRU模型。混淆矩阵显示预测值与实际值差异小，F1分数和召回值表明模型质量高。

       结论与未来工作

       本文提出了一种结合1D-CNN与GRU或LSTM的模型，用于在DEAP数据集上的情绪分类任务。两种模型均能高效地识别四种情绪状态，1DCNN-LSTM表现更优。模型的优点在于简单性，无需大量信号预处理。未来工作将包括在其他数据集上的进一步评估，提高模型鲁棒性，以及实施k-折叠交叉验证以更准确估计性能。