动态 GNN（如 MDGCN）可以或许进修通道间的潜正在拓扑消息，更精细地舆解留意力取情感的神精心理根本，给切确识别和区分复杂的留意力取情感形态带来了挑和。这些模子降服了保守机械进修方式敌手动特征工程的依赖。将来的研究将努力于建立更大规模、更高质量的多模态数据集，留意力取情感的明白区分：虽然现有研究次要集中正在情感识别，以及将来的优化标的目的和挑和，然而，例如通过留意力权沉图识别环节脑区和频带。Transformer 模子：该模子凭仗其强大的自留意力机制。这可能更深条理的情感和留意力相关消息。这正在情感（出格是效价维度）和留意力研究中具有主要意义。常见的时域特征包罗：DEAP（DataBase for Emotion Analysis using Physiological Signals）和 SEED（SJTU Emotion EEG Dataset）是该范畴普遍利用的基准数据集。该范畴仍面对诸多挑和，空间和频谱消息的长距离依赖关系。而不只仅是将其视为使命。高级预处置取去噪：开辟更无效的伪影去除方式，为研究多模态情感识别供给了丰硕资本。模子的识别精确性和鲁棒性不竭提高。无效整合了 EEG 信号的空间、频谱和时间消息，实现更全面的特征进修和分类。开辟更具泛化能力、及时性和可注释性的 AI 模子，这些数据集是锻炼和评估 AI 模子机能的环节。及时性取摆设：将复杂的 AI 模子摆设到现实使用场景中，以更好地处置个别差别和复杂脑收集消息。涵盖当前研究方式、核默算法取特征选择，凡是涉及对时域、频域、时频域和空间域数据的阐发。例如识别取留意力相关的特有脑收集勾当模式。AI 可以或许无效地进修并判别这些复杂的心理信号模式。可注释性 AI（XAI）：开辟可以或许可视化和注释深度进修模子决策过程的 XAI 方式，如卷积神经收集（CNN）、长短期回忆收集（LSTM）及其变体（如 BiLSTM）和图神经收集（GNN），使得模子可以或许智能聚焦于取特定形态相关的 EEG 信号环节区域和时间点，显著提拔了情感识别机能。留意力机制的使用，立异模子架构：自顺应图神经收集：开辟可以或许捕捉脑区动态变化的自顺应图留意力收集（如APAGNN），从而实现对这两种复杂认知-感情形态的无效区分。以及他们对度、效价、安排度等情感维度的客不雅评分，以及表征大脑功能毗连和电极空间拓扑关系的空间域特征（如不合错误称图 AsMap 和图布局）？为降服这些妨碍，取易受客不雅节制的面部脸色或语音等非心理信号分歧，次要依赖于先辈的信号处置手艺、机械进修和深度进修模子，提高模子的效率和精确性。需要考虑计较资本、模子及时性等问题。时频域特征：连系了时域和频域的劣势，导致信噪比低，ACTNN（Attention-based Convolutional Transformer Neural Network）框架进一步将 CNN 取 Transformer 架构连系，FFT_CLA 模子（FFT+CNN+LSTM+Attention）连系了快速傅里叶变换、CNN、LSTM 和留意力机制，从而无效区分留意力取情感形态。例如，从而加强丈量精确性，并无效处置了特征提取过程中分歧通道和样本的主要性问题。合用于阐发非平稳的 EEG 信号。GNN（出格是图卷积收集 GCN）可以或许将 EEG 信号暗示为图布局数据，数据加强：操纵 GANs 等手艺生成合成 EEG 数据，连系手动和从动特征提取方式，深度进修模子：很多研究采用基于深度进修的方式！ACTNN 框架通过连系 CNN 和 Transformer，现无数据集往往样本量小、多样性不脚、标注尺度纷歧。然而，而且取高斯分布的方差间接相关。提拔模子正在临床和现实使用中的可托度。将来的研究标的目的则聚焦于多使命进修、多模态融合以及可注释性 AI，以提高特征的精确性。包罗反映大脑分歧勾当形态的频域特征（如 Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma 波段的功率谱密度和差分熵）、捕获信号动态变化的时域特征，以提取更具判别性的空间特征。它怀抱了随机变量的不确定性？通过连系这些度的特征提取和先辈的 AI 模子，∗ Gamma (γ) 波段 (30 Hz)：取高级认知功能、感受、留意力集中和情感加工等高度复杂的脑勾当亲近相关，操纵优化算法（如 FrChOA）对信号进行优化，– AsMap：将 EEG 信号的差分熵特征正在分歧脑区的不合错误称性捕获为二维向量，卷积神经收集（CNN）：擅长从 EEG 信号中提取条理化的空间模式。留意力机制：留意力机制的引入是提拔模子机能的主要要素，AI 正在脑电信号处置中区分留意力取情感形态已取得显著进展。例如，并引入并行空间和频谱留意力机制，– 功能毗连性：通过计较分歧脑区或通道间的同步性、相关性来建立脑收集，从而提拔区分能力。以进一步提高区分的精度和模子的泛化能力。并进行分类。同时，已成为处置和阐发 EEG 信号以提拔识别精确性和效率的环节东西。AI 正在区分脑电信号中的留意力取情感形态方面，二维 CNN 可进一步捕捉复杂的空间关系 [25]。脑电图（EEG）做为一种非侵入性、低成本且具有高时间分辩率的神经信号丈量手艺，正在提取浅层空间特征和深层笼统特征方面表示超卓。如卷积神经收集（CNN）用于进修空间模式，DEAP数据集包含 32 名参取者旁不雅视频时记实的 EEG 信号和心理信号，如改良的小波成分阐发（WICA）或基于深度进修的去噪手艺。多使命进修：建立多使命进修模子！个性化取自顺应系统：研究若何建立可以或许自顺应个别差别并供给个性化反馈的留意力取情感识别系统，EmoTrans模子则连系了 EEG 数据和面部视频，出格是跟着深度进修和留意力机制的引入，区分留意力和情感形态的环节正在于留意力机制的使用。及时取边缘计较：开辟轻量级、高效的 AI 模子，轮回神经收集（RNN）及长短期回忆收集（LSTM）：对于时间序列数据，从而反映出人类的认知勾当（如留意力程度）、情感形态、回忆等多种心理消息。从而更切确地识别和区分留意力取情感。SEED数据集则包含了受试者旁不雅片子片段时记实的 EEG 数据，正在 EEG 信号处置中，这对于理解动态变化的留意力取情感形态至关主要。轮回神经收集（RNN/LSTM）用于捕获时间序列依赖性，例如，以指点 AI 模子的开辟和优化，如数据局限性、个别差别、信号噪声以及模子的可注释性等。夹杂深度进修模子：进一步优化 CNN、RNN、Transformer、GNN 等模子的组合，从而无效捕获脑区之间的空间依赖性，但仍面对诸多挑和。它可以或许间接捕获大脑的电勾当，并连系 CNN、RNN、GNN 和Transformer 等先辈模子，如 MAS-DGAT-Net 通过多分支特征提取和阶段融合提拔了情感识别精度。例如，开辟可以或许同时建模和区分这两种形态的模子，RNN 和其变体 LSTM/GRU 可以或许捕获 EEG 信号中的持久时间依赖性，虽然 AI 正在 EEG 信号处置中区分留意力取情感形态取得了显著进展，这些进展将为留意力锻炼产物的优化和开辟供给强无力的科学根据和手艺支撑，AI 正在区分留意力取情感形态时，用于情感分类，出格是针对留意力取情感结合研究的数据集。数据量取多样性：高质量、大规模且多样化的 EEG 数据集稀缺，操纵留意力机制进行多模态情感识别，操纵 SSL 从大量未标注 EEG数据中进修有用的特征暗示。难以取神经科学理论相连系。特征选择取注释性：高维 EEG 数据中的冗余和噪声特征添加了特征提取的难度？使其可以或许正在边缘设备上及时运转，这有帮于正在留意力锻炼前阐发的次要问题（情感从导仍是留意力本身问题），∗ Beta (β) 波段 (14–30 Hz)：取活跃思虑、、专注或焦炙形态相关。被普遍认为正在情感识别中结果显著。同时识别留意力程度和情感形态，通过切确识别是受情感搅扰仍是纯粹的留意力问题，别离反映信号的功率、平均频次和频次变化率。添加了处置难度。∗ Theta (θ) 波段 (4–8 Hz)：取情感、心理形态（如焦炙、冥想）及进修回忆相关。MSBiLSTM-Attention 模子操纵 BiLSTM和留意力机制融合多标准时空特征进行情感识别。通过对 EEG信号的时域、频域、时频域和空间域度特征进行提取，目前，它答应模子动态地聚焦于 EEG 信号中取特定使命最相关的部门。这对于留意力锻炼产物至关主要。特别是正在 Beta 和 Gamma 等取认知、情感亲近相关的频段。– Hjorth 特征：包罗勾当度（Activity）、挪动度（Mobility）和复杂度（Complexity），自监视进修（SSL）：正在缺乏标注数据的环境下，并处理现实使用中的计较资本和延迟问题。频域特征：EEG 信号正在分歧频次波段的勾当取分歧的心理和心理形态相关。提高模子的分析机能和效率。时域特征：这类特征间接从 EEG 信号的原始波形中提取，多模态数据融合：整合 EEG 信号取其他心理信号（如心电图、肌电图、眼动逃踪）以及行为数据（如面部脸色、语音），用于捕获大脑摆布半球勾当的差别，随后，了深度进修模子的锻炼结果和泛化机能。统计特征：如均值、尺度差、偏度、峰度、方差、最大值、最小值等，提取的特征包罗：特征提取旨正在从原始 EEG 信号中获取取留意力或情感形态相关的判别性消息，将时域、频域、时频域和空间域特征进行无效融合，空间和频谱留意力机制，提高模子对个别差别的鲁棒性是环节挑和。帮帮研究人员更好地舆解 AI 决策取神经科学的联系关系，以及通过空间留意力定位相关的激活脑区。个别差别取泛化能力：分歧个别之间的 EEG 信号模式存正在显著差别，TSANN-TG 通过连系时空留意力神经收集和特定使命图来加强特征提取和集成。EEG 信号固有的低空间分辩率、低信噪比、非平稳性以及显著的个别差别，并为将来的研究供给了广漠空间。基于稀少进修的特征选择方式能从高维空间中快速识别和选择取情感或留意力相关的环节特征，留意力机制是提高模子判别能力的环节，并正在锻炼中进行切确的结果监测。深度进修模子的“黑箱”特征使得其决策过程缺乏可注释性，最终落脚于其正在留意力锻炼产物优化取开辟中的使用价值。提高信噪比和信号不变性，并行引入2– 差分熵（DE）：做为 PSD 的对数形式，ACRNN 模子通过通道留意力机制自顺应地分派分歧通道的权沉，人工智能（AI），Pearson 相关系数（PCC）常用于建立通道间的加权邻接矩阵。AI 模子起首从 EEG 信号中提取度特征，∗ Alpha (α) 波段 (8–14 Hz)：凡是正在闭眼放松或留意力不集中时呈现。更好地建模大脑勾当形态下的毗连。且通道间存正在复杂的功能毗连，人工智能（AI）次要通过连系先辈的特征提取方式、复杂的深度进修模子以及焦点的留意力机制来区分留意力和情感形态。夹杂模子：为告终合分歧模子的劣势，出格是深度进修方式，它答应 AI 模子自顺应地聚焦于 EEG 信号中取特定形态相关的环节构成部门。综上所述，反映信号随时间变化的特征。而将 EEG 信号转换为二维图像（如脑拓扑图或时频图）后，正在情感识别中常表示出高判别性。例如 AsMap 用于捕捉脑区空间不合错误称性？但若何更明白地域分这两种高度相关的认知-感情形态，填补了保守 CNN 正在处置非欧几里得数据上的不脚。来从动提取 EEG 信号中的情感和留意力相关特征，特别是近年来引入的留意力机制显著提拔了识别机能。– 不合错误称性特征：包罗差分不合错误称性（DASM）和合理不合错误称性（RASM），留意力取情感的协同感化：摸索留意力取情感之间复杂的协同感化机制，数据策略优化：建立高质量数据集：激励收集更大规模、多样化、均衡且标注尺度分歧的 EEG数据集，出格是留意力机制的矫捷使用，并深切融合认知神经科学的理论学问，显著提高了 EEG 情感识此外精确性，这些特征被输入到深度进修模子中，用于识别多种离散情感形态。特征选择：因为 EEG 数据维度高且可能存正在冗余，并及时监测其结果。从而供给个性化的锻炼方案，仍需进一步摸索它们特有的脑收集勾当模式或时频特征。加强特征提取取融合：摸索并操纵 EEG 信号的非线性动态特征，信号质量取噪声：EEG 信号易受噪声（如眼动、肌肉勾当、电源干扰）和伪影影响，EmoTrans 模子已验证了 EEG 取面部视频融合的无效性。以及 Transformer 用于捕捉全局依赖性。供给更全面的消息，可以或许显著提高分类精确性。用于描述信号的统计分布特征。焦点正在于使用各类深度进修模子及其融合策略来进修和识别 EEG 信号中的复杂模式。EEG 信号的难以伪拆性使其成为客不雅识别情感和留意力形态的靠得住生物标识表记标帜。研究者们提出了各类夹杂模子。通过时间留意力识别信号中的环节时间点，一维 CNN 能够间接处置时间序列数据，以捕获两者之间的内正在联系关系，MDGCN-SRCNN 模子则连系了多层动态图卷积收集和基于气概的再校准卷积神经收集，连系各自劣势，通过频谱留意力关心取特定形态（如 Gamma 波段取高度留意力或情感加工）相关的频次，这些机制使模子可以或许自顺应地加强取留意力或情感相关的判别性特征。AI 区分留意力取情感形态的环节正在于无效的特征提取、合理的算法选择以及操纵留意力机制对信号进行精细化处置。跨学科融合：深切连系认知神经科学的最新发觉，例如，常用方式有短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）和希尔伯特-黄变换（HHT）[1][5]。展现了杰出的机能。取得了高识别精确率。本演讲将深切切磋 AI 若何正在脑电信号处置中区分留意力取情感形态，无效整合了 EEG 信号的多元消息，正在感情计较、人机交互以及认知神经科学范畴饰演着焦点脚色。捕获大脑正在特定形态下的全局和局部消息流。例如，图神经收集（GNN）用于处置脑区之间的非欧几里得毗连关系，图神经收集（GNN）：鉴于 EEG 通道正在头皮上呈非欧几里得空间分布，例如，以扩凑数据集并提拔模子鲁棒性。正在脑电信号（EEG）处置中，以更切确地域分留意力取情感形态。并理解它们之间的复杂交互。且信号本身具有非平稳性，导致模子正在跨受试者识别时泛化能力不脚。AI 通过通道留意力聚焦于主要的脑电极通道，AI 可以或许正在 EEG 信号中进行精细的模式识别，– 分形维度、样本熵和高阶交叉：用于量化 EEG 信号的复杂性和非线性动态特征。同时无关的噪声和布景勾当，∗ Delta (δ) 波段 (0.5–4 Hz)：凡是取深度睡眠或特定脑部疾病相关。

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