| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 视觉情绪脑认知规律研究发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 基于EEG的情绪分析识别研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 目前存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.4.1 情绪脑认知规律目前存在问题 | 第14-15页 |
| 1.4.2 基于EEG的情绪分类问题与不足 | 第15页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 情绪及脑电信号概述 | 第17-28页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 情绪概述 | 第17-23页 |
| 2.2.1 情绪与情感的关系 | 第17-18页 |
| 2.2.2 情绪产生的生理基础 | 第18-20页 |
| 2.2.3 情绪分类模型 | 第20-23页 |
| 2.3 脑电信号概述 | 第23-27页 |
| 2.3.1 EEG产生机理及其主要组成成分 | 第23-24页 |
| 2.3.2 EEG预处理 | 第24-27页 |
| 2.3.3 脑电信号的分析处理方法 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 图像情绪认知规律实验设计及分析 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 图像情绪认知实验设计 | 第28-34页 |
| 3.2.1 情绪的诱发 | 第28-29页 |
| 3.2.2 情绪图像数据库 | 第29-30页 |
| 3.2.3 图像诱发人脑情绪反应的EEG实验设计 | 第30-34页 |
| 3.3 图像情绪认知规律分析 | 第34-40页 |
| 3.3.1 事件相关电位(ERP,Event-related Potentials) | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于情绪效价的脑活动分析 | 第35-39页 |
| 3.3.3 基于情绪唤醒的脑活动分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于图像情绪的脑电信号分类问题 | 第42-56页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 基于CNN-LSTM模型的EEG特征提取及分类 | 第42-50页 |
| 4.2.1 基于CNN的EEG特征提取方法 | 第42-45页 |
| 4.2.2 基于LSTM的时序建模分类方法 | 第45-48页 |
| 4.2.3 CNN-LSTM网络模型结构 | 第48-49页 |
| 4.2.4 CNN-LSTM模型的参数优化 | 第49-50页 |
| 4.3 基于图像情绪认知规律改进的CNN-LSTM模型研究 | 第50-55页 |
| 4.3.1 基于图像情绪认知规律中空间信息的改进方法研究 | 第50-52页 |
| 4.3.2 基于图像情绪认知规律中时间信息的改进方法研究 | 第52-55页 |
| 4.3.3 时空信息融合改进方法研究 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
