EEG Based Emotion Recognition Using Long Short Term Memory Network with Improved Rat Swarm Optimization Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The automatic human Emotion Recognition (ER) based on Electroencephalography (EEG) signal has gained more attention among the researcher communities with a rapid growth of Human Computer Interaction (HCI).Most of the prior models have not focused on the context-information of the EEG signals.In this research manuscript, a novel automated model is implemented for improving ER using EEG signals.In the initial phase, the signals are acquired from an online database: Database for Emotion Analysis using Physiological Signal (DEAP).Then, the data denoising is carried-out by implementing Empirical Mode Decomposition (EMD) and Variational Mode Decomposition (VMD) filters.These filters aim in eliminating the artifacts and noises in the acquired raw EEG signals, and further, the feature extraction is carried-out utilizing 20 statistical features that extracts discriminative feature information from the decomposed EEG signals.In the last phase, the Long Short Term Memory network (LSTM) is used for human ER as arousal or valence.Additionally, the optimal hyper-parameters of the LSTM network are selected by proposing the Improved Rat Swarm Optimization Algorithm (IRSOA).As denoted in the resulting and discussion section, the IRSOA-LSTM network achieved a mean accuracy of 84.89%, sensitivity of 86.95%, specificity of 86%, precision of 83.68%, and f1-score of 85.28% on the DEAP database.The simulation outcomes state that the proposed IRSOA-LSTM network is better than the existing machine-learning models.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle