跨库情绪识别领先
针对EEG情绪识别中半球差异特征提取不充分和异构特征融合简单的问题，构建双流异构卷积网络，引入可学习Gabor类卷积捕获方向性纹理，并通过注意力门控融合全局上下文与半球差异信息，实现符合生物先验的深度特征整合。
Wang, Zhongmin · Xingxing, Wang · Yan, He · Shenghuan, Wang · 何浪
Expert Systems with Applications 2027
采用可学习Gabor类3D卷积，能够模拟视觉皮层感受野的特性，有效提取具有特定方向和尺度的半球差异纹理特征，弥补标准卷积的不足。
提出基于注意力的自适应门控融合机制，利用全局上下文信息动态调制半球差异信息，实现符合前额叶-边缘系统情绪调节理论的深度特征融合，提升可解释性。
在DEAP、SEED、SEED-IV和HBUED四个公开数据集上进行了广泛实验，结果表明所提方法优于当前最先进的方法，验证了模型的泛化能力。