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深度学习模型在生理信号情感识别准确率达98.91%

研究人员开发了一种用于从生理信号识别情感的深度学习方法，准确率高达98.91%。该研究使用包含腕部和胸部传感器数据的WESAD数据集，评估了长短期记忆（LSTM）、时序卷积网络（TCN）和Transformer模型。研究结果表明，Transformer模型在多模态输入方面表现最佳，而TCN在仅使用腕部数据时表现优异。结合所有架构和模态预测的集成方法获得了最高的整体性能。