{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期部分”：[[2024,9,9]]，“日期时间”：“2024-09-09T15:14:32Z”，“时间戳”：1725894872783}，“参考计数”：52，“出版商”：“Hindawi Limited”，“问题”：“11”，“许可证”：[{“开始”：{-“日期部分“：[[2021,6,29]]，”日期时间“：“2021-06-29T00:00:00Z”，“时间戳”：1624924800000}，“content-version”：“vor”，“delay-in-days”：0，“URL”：“http://\/onlinelibrary.wiley.com/termsAndConditions#vor”}，{“start”：{“date-parts”：[[2021,6,29]]，“date-time”：“2021-06-29T00:00:00Z”，“timestamp”：1624924800000}，“content-version”：“tdm”，“delay-in-days”：“0，”URL“http://\/doi.wiley-com”\/10.1002\/tdm_license_1.1“}]，”内容域“：{”域“：[“onlinelibrary.wiley.com”]，“crossmark-restriction”：true}，“short-container-title”：[“Int J of Intelligent Sys”]，”published-print“：{“date-parts”：[2021,11]]}，”DOI“：”10.1002\/Int.22551“，”type“：”journal-article“，”created“：{“date-ports”：[2021,6,29]]，”date-time“：”2021-06-29T12:41:33Z“，”timestamp“：1624970493000}，“page”：“6312-6336”，“update-policy”：“http://\/dx.doi.org\/10.1002\/crossmark_policy”，“source”：“Crossref”、“is-referenced-by-count”：35，“title”：[“三维特征映射和卷积神经网络\u2010-based\u00a0情感识别”]，“prefix”：“10.1155”，”volume“：”36“，”author“：[{”ORCID“http://\/ORCID.org\/00000-0003-4873-4567”，“authenticated-ORCID”：false，“given”：“向伟”，“家族”：“郑”，“序列”：“第一”，“隶属关系”：[{“名称”：“中国济南师范大学信息科学与工程学院”}，{“姓名”：“济南高新2010端服务器与存储技术国家重点实验室”}]}，}“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0002-8342-6714”，“authenticated-ORCID”：false，“give”：“小美”，“family”：“Yu”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国济南师范大学信息科学与工程学院”}，{“name”：“济南高新服务器与存储技术国家重点实验室”}]}，}“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0002-1079-1294”，“authenticated-ORCID”：false，“give”：“永强”，“faily”：“Yin”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国济南师范大学信息科学与工程学院”}，{“name”：“济南高新技术国家重点实验室”}]}，}“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/00000-0003-0689-6541”，“authenticated-ORCID”：false，“give”：“Tiantian”，“family”：“Li”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国济南师范大学教育学院”}]}，{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/0000-0001-7467-1470”，“authenticated-ORCID”：false，“given”：”Xiaoyan“，”family“：”Yan“，”sequence“：”additional“，”affiliance“：[{name”：“中国济南中医药大学附属医院”}]}]，“成员”：“98”，“在线发布”：{“日期-部分”：[[2021,6,29]]}，“参考”：[{“key”：“e_1_2_8_2_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1007\/s10462-020-09855-0“}，”key“：”e_2_8-3_1“，”doi-assert-by“：”publisher“，“doi”：“10.1016\/j.asoc.2020.106954“}，{“key”：“e_1_2_8_4_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1007\/978-3-319-46672-9_58“}，{”key“：”e_1_i_8_5_1“，”doi-assert-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/T-AFFC.2011.15”}，“key“”：“e_1_2_8_6_1”、“article-title”：“基于EEG\u2010的情绪识别的水库计算中的无监督学习”，“volume”：”99“”，“作者”：“Fourati R”，“年份”：“2020年”，“journal-title”：“IEEE Trans Affective Compute”}，{“key”：“e_1_2_8_7_1”，“article-title“：“使用EEG信号的情感识别：调查”，“volume”：”13“，“author”：“Alarcao SM”，“year”：“2017”，“jornal-tittle”：《IEEE Trans-Affectivive Computer》}，}“key”：“e_1_2_8_8_1”、“doi-asserted-by”：“crossref”，”unstructured“：“KhaliliZ MoradiMH.使用大脑和外周信号的情绪识别系统：使用相关维改善EEG结果。摘自：\u00a02009国际神经网络联合会议；2009；1571\u20101575.https:\/\/doi.org\/10.109\/IJCNN.2009.5178854”，“doi”：“10.1109\/IJCN.2009.5178854}”，{“key”：“e_1_2_8_9_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1016\/j.neucom.2010.04.001”}，{“key”：“e_1_2_8_10_1”，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”YinY HuB LiT ZhengX.\u00a0基于AE和SVM的阈下情感启动效应分类。In：计算机支持的协同工作与社会计算；\u00a 02019:778\u2010788“，”DOI“：”10.1007\/9788-981-15-1377-0_60“}，”{“key“：“e_1_2_8_11_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/S0165-0270（00）00356-3”}，{“key”：“e_ 1_2_ 8_12_1”：“ZouridakisG PatidarU PadhyeNS PolloniniL PassaroA PapanicolaouAC。与情绪相关的大脑活动的光谱功率\u2014a初步MEG研究。收录于：\u00a017第届生物磁学进展国际会议\u013aC Biomag2010。”；\u00a02010；354\u2010357.“，”DOI“：”10.1007\/978-3-642-12197-5_83“}，{”key“：”e_1_2_8_13_1“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“KotheCA MakeigS公司。根据EEG数据估计任务工作量：新的和当前的工具和观点。\u00a0In:\u00a0会议记录：IEEE医学与生物学会工程国际年会。\u00a0IEEE医学与生物工程学会；\u00a02011:6547\u20106551.“，”DOI“：”10.1109\/IEMBS.2011.6091615“}，{”key“：”e_1_2_8_14_1“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，“DOI”：“10.1016\/j.dsp.2016.12.004”}，“key”：“e_1_i_8_15_1”，“DOI-asseted-by”：“publisher”，”DOI:“10.1109\/TBME.2010.2048568”}_16_1“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，“unstructured”：“MurugappanM RizonM NagarajanR YaacobS ZunaidiI村。用于人类情绪检测的EEG信号的时间\u2013频率分析。\u00a0In:\u00a04第四届吉隆坡国际生物医学工程会议2008；2008;262\u2010265.“，”DOI“：”10.1007\/978-3-540-69139-6_68“}，{”key“：”e_1_2_8_17_1“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，“DOI”：“10.1016\/j.clinph.2019.11.063”}，“key”：“e_1_i_8_1”，“DOI-assert-by”：“publisher”，”DOI:“10.1109\/TITB.2009.2034649”}“，{“key“，”DOI-asserted-by“：”publisher“，”DOI“：”10.1088\/1741-2552\/abea62“}，{“key”：“e_1_2_8_20_1”，“首页“：”64“，”article-title“：“音乐喜好对基于EEG的情绪识别的影响”，“作者”：“Daimi S”，“年份”：“2021”，“日志标题”：“生物信号处理控制”}，{“密钥”：“e_1_2_8_21_1”，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/TBME.2019.2897651“}，”{“key”：“e_1_8_22_1”一个CNN\u2010辅助的语音情感识别增强音频信号处理“，“卷”：“102”，“作者”：“Mustaqeem Kwon S”，“年份”：“2021”，“期刊标题”：“传感器”}，{“密钥”：“e_1_2_8_23_1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.asoc.2021.107101”}，{“密钥”：“e_1_2_8_24_1”，“doi断言者”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.eswa.200.114177”}，｛”key“：”e_1_2_8_25_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/TAFFC.2018.2817622”}，{“key”：“e_1_i_8_26_1”，“doi-assert-by”：“crossref”，”unstructured“：”LiuY SourinaO.EEG\u2010基于主题的基于分形维数的u2010依赖情感识别算法。\u00a0In:\u00a 02014 IEEE系统人与控制论国际会议（SMC）；2014:3166\u20103171.https:\/\/doi.org\/10.109\/smc.2014.6974415“，”doi“：”10.1109\/smc.2014.6977415“}，{“key”：“e_1_2_8_27_1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，”非结构化“：”杨Y WuQ QiuM WangY ChenX。通过并行卷积递归神经网络从多通道EEG中识别情绪；2018:1\u20107.https:\/\/doi.org\/10.109\/IJCNN.2018.8489331“，”doi“：”10.1109\/IJCN.2018.8489331“}，{”key“：”e_1_2_8_28_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1016\/j.knosys.2020.106243”}，“key”：“e_2_8-29_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi:“10.1109\/ACCESS.2019.2908285“}，{”key“：”e_1_2_8_30_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109 \/ACCESS.2021.3051281“}，{“key”：“e_1_2_8_31_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.3390\/s18051383”}，}“keys”：“e_1_2_8_32_1”、“unstructured”：“MaasAL HannunAY NgAY.整流器非线性改善神经网络声学模型。摘自：\u00a0ICML语音和语言处理深度学习研讨会（2013）；\u00a 02013；28:1\u20106。”}，{“key”：“e_1_2_8_33_1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，”unstructured“：“TripathiS AcharyaS SharmaRD MittalS BhattacharyaS。使用深度和卷积神经网络对DEAP数据集进行准确的情感分类。收录于：\u00a0第三十届AAAI人工智能会议论文集（AAAI'17）。AAAI出版社；4746\u20104752。”，“doi”：“10.1609\/aaai.v31i2.19105”}，{“key”：“e_1_2_8_34_1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，”非结构化“：“LiX SongD Zhang P YuG HouY HuB.通过卷积递归神经网络从多\u2010通道EEG数据中进行情绪识别。\u00a0In:\u200b\u200b \u200b-\u200b2016 IEEE生物信息学和生物医学国际会议（BIBM）；2016:352\u2010359.https:\/\/doi.org\/10.109\/BIBM.2016.7822545”，“doi”：“10.1109\/BIBM.2016.7822545”}，{“key”：“e_1_2_8_35_1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，《非结构化》：“CandraH YuwonoM ChaiR等人。基于小波熵和支持向量机的EEG\u2010情绪信号分类中窗口大小的研究。参加：\u00a02015第37届IEEE医学和生物工程学会（EMBC）国际年会；2015:7250\u20107253.https:\/\/doi.org\/10.109\/embc.2015.7320065“，”doi“：”10.1109\/embc.2015.7320055“}，{“key”：“e_1_2_8_36_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi:“10.1088\/1741-2560\/12\/5\/056019”}，“key“：”e_1_i_8_37_1“，”doi-assert-by“：”publisher“，“doi”：“10.1088”016\/j.jneumeth.2005.10.009“}，{“key”：“e_1_2_8_38_1”，“doi-asserted-by”：“crossref”，”非结构化”：“WeiL LiY YeJ YangX WangJ。情绪\u2010在认知任务期间导致抑郁患者脑电图中的小波熵较高。\u00a0In:\u00a02009医学和生物学会IEEE工程年度国际会议；\u00a02009:5018\u20105021.\u00a0https:\/\/doi.org\/10.109\/iembs.2009.5334603“，”doi“：”10.1109\/iembs.2009.533.4603“}“，{”key“：”e_1_2_8_39_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，：“342”，“文章标题”：“使用EEG对基于视觉和视听刺激的情绪识别的研究“，”卷“：”1“，”作者“：”Murugappan M“，”年份“：”2009“，”杂志标题“：”国际医学工程信息“}，”关键字“：”e_1_2_8_41_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1515\/bmt-2018-0105”}，{“key”：“e_1_i_8_42_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，”doi“：”10.1007\/s10044-020-00910-8“}，{“key”：“e_1_2_8_43_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1016\/j.eswa.2007.12.065“}，{”key“：”e_1_i_8_44_1“，”doi-assert-by“：”publisher“，“doi”：“10.1073\/pnas.88.6.2297”}，“key“:”e_2_8/45_1“：“WangY HuangZ McCaneB NeoP.EmotioNet:一种3\u2010D卷积神经网络，用于基于EEG\u2010的情绪识别。\u00a0In:\u00a 02018国际神经网络联合会议（IJCNN）；2018。https:\/\/doi.org\/10.109\/IJCNN.2018.8489715”，“doi”：“10.1109\/IJCCN.2018.8499715”}，{“key”：“e_1_2_8_46_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：“10.1109\/TCDS.2019.2924648”}，{“key”：“e_1_2_8_47_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1088\/1741-2552\/aace8c“}，}“issue”：“6”，“key“：”e_1_i_8_48_1“，”first page“：“1367”，“article-title”：“基于深卷积神经网络的运动图像分类及其在EEG控制外骨骼中的应用”，“volume”：”：“40”，“author”：“Tang Z”，“年份”：“2017”，“期刊标题”：“Chin J Compute”}，{“issue”：“6”，“key”：“e_1_2_8_49_1”，“首页”：“1229”，“article-title”：“卷积神经网络综述”，“volume”：”40“，“author”：“Zhou F”，“year”：“2017”，“journal-title“：”Chin J compute“}，”key“：”“e_2_8-50_1”：“批量规范化：通过减少内部协变量偏移来加速深度网络训练”，“量”：“37”，“作者”：“Ioffe S”，“年份”：“2015年”，“期刊标题”：“第32届机器学习国际会议论文集，PMLR”}，{“key”：“e_1_8_51_1”，“doi-asserted-by”：“publisher”，”doi“：”10.1109\/TCDS.2018.2868121“}”，{”key“e_2_8_52_1”，“首页”：“549”，“文章标题”：“EEG\u2010-based emotion recognition via channel\u2010-wise attention and self attention”，“卷”：“13”，“作者”：“道W”，“年份”：“2020”，“期刊标题”：《IEEE Trans Affective Compute》}，{“key”：“e_1_2_8_53_1”，“doi-asserted-by”：“出版商”，“doi”：“10.1016\/j.neucom.2021.03.105”}]，“container-title”：[“国际智能系统杂志”]，“original-title”：[]，“language”：“en”，“link”：[{“URL”：“https:\/\/onlinelibrary.wiley.com/doi\/pdf\/10.1002\/int.22551”，“content-type”：“application\/pdf”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\/\\/onlinelibrary.willey.com/doi \/full-xml\/10.10002\/内22551“，“content-type”：“application\/xml”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\/\/onlinelibrary.wiley.com/doi\/pdf\/10.002\/int.22551”，“内容类型”：“未指定”，“content-version“：”vor“，”intended-application“：”相似性检查“}”，“存放”：{“日期段”：[2023,2,9]]，“日期-时间”：“2023-0 2-09T15:36:05Z“，“timestamp”：1675956965000}，“score”：1，“resource”：{“primary”：{“URL”：“https:\/\/onlinelibrary.wiley.com\/doi\/10002\/int.22551”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[2021,6,29]]}，2021,11]]}}，“alternative-id”：[“10.1002\/int.22551”]，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1002\/int.22551”，“存档”：[“Portico”]，“关系”：{}，“ISSN”：[”0884-8173“，”1098-111X“]，“ISSN-type”：[{“值”：“0884-8174”，“类型”：“打印”}，{“数值”：“1098-111X”，“种类”：“电子”}]，“主题”：[]，“发布”：{“日期段”：[2021,6,29]]}，“断言”：[{“value”：“2021-03-29”，“order”：0，“name”：“received”，“label”：“已接收”，“group”：{“name”：“publication_history”，“label”：“publication history”}}，{“value”：“2021-05-30”，“order”：1，“name”:“accepted”，”label“：”accepted“，”group“：{”name“：”publication_history“，”lable“：”publication-history“}，”value“：”2021-06-29}]}}