DEAP数据集的脑电情绪分类模型

### DEAP 数据集用于脑电情绪分类的模型

#### LSTM 网络应用于 DEAP 数据集的情绪分类

对于基于DEAP数据集的情感识别，LSTM（长短期记忆）网络是一种常用的深度学习方法。该网络能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，在处理EEG信号这种具有复杂时空特性的数据上表现出色[^3]。

为了实现这一目标，首先需要将原始的DEAP数据集转换成适合输入到LSTM模型的形式：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

# 假设 data 和 labels 已经加载并预处理完毕
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(timesteps, features), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(64, return_sequences=False))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, y_test))

上述代码展示了如何构建一个简单的两层LSTM神经网络来进行情感分类的任务。通过调整参数如隐藏单元数量、dropout比率以及训练轮数等，可以优化模型性能以适应具体的应用场景。

此外，除了基本的LSTM架构外，还可以探索其他改进版本或组合策略，比如双向LSTM(Bidirectional LSTM)，GRU(Gated Recurrent Unit)门控循环单元，甚至更复杂的Transformer结构，这些都可以显著提升对EEG特征的理解能力从而提高最终预测精度。