An Efficient Approach to Mental Sentiment Classification with EEG-based Signals Using LSTM Neural Network

  • سال انتشار: 1400
  • محل انتشار: مجله کنترل و بهینه سازی در ریاضیات کاربردی، دوره: 6، شماره: 1
  • کد COI اختصاصی: JR_COAM-6-1_004
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 292
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Ali Badie

Department of Computer Engineering‎, ‎Salman Farsi University of Kazerun‎, ‎Kazerun‎, ‎Iran

Mohammad Amin Moragheb

Department of Computer Engineering‎, ‎Mamasani Higher Education Center‎, ‎Mamasani‎, ‎Iran

Ali Noshad

Department of Computer Engineering‎, ‎Salman Farsi University of Kazerun‎, ‎Kazerun‎, ‎Iran

چکیده

This research explores the prominent signals and presents an effective approach to identify emotional experiences and mental states based on EEG signals‎. ‎First‎, ‎PCA is used to reduce the data's dimensionality from ۲K and ۱K down to ۱۰ and ۱۵ while improving the performance‎. ‎Then‎, ‎regarding the insufficient high-quality training data for building EEG-based recognition methods‎, ‎a multi-generator conditional GAN is presented for the generation of high-quality artificial data that covers a more complete distribution of actual data by utilizing different generators‎. ‎Finally‎, ‎to perform classification‎, ‎a new hybrid LSTM-SVM model is introduced‎. ‎The proposed hybrid network attained overall accuracy of ۹۹.۴۳% in EEG emotion state classification and showed an outstanding performance in identifying the mental states with accuracy of ۹۹.۲۷%‎. ‎The introduced approach successfully combines two prominent targets of machine learning‎: ‎high accuracy and small feature size‎, ‎and demonstrates a great potential to be utilized in future classification tasks.

کلیدواژه ها

EEG‎, ‎GANs‎, ‎LSTM Networks‎, ‎Biomedical signal processing‎, ‎Deep learning

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.