使用上采样连接矩阵的情感脑电图分类
机器学习
2025-11-18 v3
摘要
在近期的情感脑电图（EEG）分类研究中，连接矩阵已被成功用作卷积神经网络（CNNs）的输入，能够有效考虑 EEG 中的区域间交互模式。然而，我们发现这种方法存在一个局限性，即在 CNN 的卷积操作过程中，连接矩阵中的重要模式可能会丢失。为了解决这个问题，我们提出并验证了对连接矩阵进行上采样以增强局部模式的想法。实验结果表明，这个简单的想法可以显著提高分类性能。
引用
@article{arxiv.2502.07843,
title = {Emotional EEG Classification using Upscaled Connectivity Matrices},
author = {Chae-Won Lee and Jong-Seok Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.07843},
year = {2025}
}
备注
Accepted for SMC 2025