基于注意力机制的多分支LSTM心理负荷评估模型
Novel multiclass classification framework with multi-branch LSTM and attention mechanism for mental workload evaluation
首都师范大学 a. 信息工程学院; b. 神经计算与智能感知实验室; c. 电子系统可靠性与数理交叉学科国家国际科技合作示范型基地; d. 北京成像理论与技术高精尖创新中心; e. 心理学院, 北京 100048
摘要
充分获取脑电信号的有效特征已成为心理负荷评估亟待解决的问题。提出一种多分支LSTM和注意力机制相结合的多分类网络框架。首先，此网络在对脑电信号做切片处理后，采用多分支LSTM网络提取切片中的时间特征； 然后，利用注意力机制对所提取的时间特征进行权重参数优化； 最后，通过softmax层输出心理负荷评估结果。通过消融实验和对比实验对模型进行验证。结果表明，此网络无论在二分类任务还是多分类任务中的表现均优于现有先进网络。
基金项目
北京自然科学基金面上项目(BNSF)(4202011)
中国自然科学基金面上项目(NSFC)(61572076)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0142
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第11期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3371-3375
文章编号: 1001-3695(2021)11-029-3371-05
发布历史
[2021-11-05] 印刷出版
引用本文
冯源, 李彦蕾, 李一凡, 等. 基于注意力机制的多分支LSTM心理负荷评估模型 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (11): 3371-3375. (Feng Yuan, Li Yanlei, Li Yifan, et al. Novel multiclass classification framework with multi-branch LSTM and attention mechanism for mental workload evaluation [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (11): 3371-3375. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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