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Syst.Rehabil.Eng.27，2247\u20132253（2019）.https:\/\/doi.org\/10.109\/TNSRE.2019.2943362“，”journal-title“：”IEEE Trans。神经系统。Rehabil.Eng.“}，{”key“：“23_CR6”，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first page“：”532“，”doi“：”10.1109\/TAFFC.2018.2817622“，”volume“：》11“，”author“：”T Song“，”year“：”2020“，”unstructured“：”Song，T.，Zheng，W.，Song，P.，Cui，Z.：使用动态图卷积神经网络进行EEG情感识别。IEEE Trans.Affect.Compute.11，532\u2013541（2020）.https:\/\/doi.org\/10.109\/TAFFC.2018.2817622“，”journal-title“：”IEEE Trans。影响。计算。}，{“key”：“23_CR7”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“unstructured”：“Li，X，Qian，B.，Wei，J.，Li，A.，Liu，X，Zheng，Q.：用时空图卷积神经网络对脑电进行分类并揭示潜在的图结构。In:2019 IEEE国际数据挖掘会议（ICDM），第389\u2013398页（2019）.https:\/\/doi.org\/10.109\/ICDM.2019.00049“，”doi“：”10.1109\/ICDM.2019.00049“}，{“key”：“23_CR8”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.asoc.2020.106954”，“volume”：”100“，“author”：“Y Yin”，“year”：“2021”，“unstructured”：“Yin，Y.，Zheng，X.，Hu，B.，Zhang，Y.、Cui，X.：基于图卷积神经网络和LSTM融合模型的脑电情感识别。申请。软计算。100, 106954 (2021). 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Symposium（SPMB），pp.1\u20137（2021）。https:\/\/doi.org\/10.109\/SPMB52430.2021.9672258”，“doi”：“10.1109\/SPMB52430.2021.9672258“}，{“key”：“23_CR12”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“first-page”：“274”，“doi”：“10.1038\/s41597-021-01046-y”，“volume”：”8“，“author”：“N Gebodh”，”year“2021”，“unstructured”：“Gebodh，N.、Esmaeilpour，Z.、Datta，A.、Bikson，M.：多剂量经颅电刺激下并发EEG、ECG和行为的数据集。科学。数据。8, 274 (2021). https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41597-021-01046-y“，”journal-title“：”科学。数据。“}，{”key“：”23_CR13“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”first-page“：”98“，”doi“：”10.1109\/JBHI.2017.2688239“，”volume“：“22”，”author“：”S Katsigiannis“，”year“：”2018“，”unstructured“：”Katsigannis，S.，Ramzan，N.：DREAMER：一个通过无线低成本脱机设备的EEG和ECG信号进行情感识别的数据库。IEEE J。生物识别。治愈。信息学。22,98\u2013107（2018）。https:\/\/doi.org/10.1109\/JBHI.2017.2688239”，“期刊标题”：“IEEE 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