May, 2022

基于 EEG 信号的智能分析评估消费者决策：神经营销研究

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TL;DR本研究提出了一种理解消费者对广告和产品的正面和负面反应的方法，通过从 18-22 岁志愿者使用低成本单电极头戴设备记录的脑电图（EEG）信号进行分析。使用朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）、k 最近邻和决策树等机器学习方法进行了详细的基于受试者和基于人口统计学的分析，同时提出了一种深度学习模型。结果表明，在基于广告、产品和性别的组别分析中，SVM 表现更好，而 DL 模型的性能与 SVM 相当，尤其在产品和广告分析方面表现得很好。
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发现论文，激发创造
  • 基于信号处理和深度神经网络的优化脑电情绪检测

    本研究使用电脑建立了一个基于神经网络的智能决策模型，通过 EEG 检测来识别人类主观情绪，并采用一些信号处理技术和算法，实验结果表明该模型能够提高情绪检测的准确性。

    Mar, 2023

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    本文介绍了记录和分析脑信号的各种非侵入性技术，以及使用不同的深度学习算法分析这些脑信号并应用信号解码策略确定人的神经状态的最新技术。

    Dec, 2021

  • 基于机器学习和神经网络的 EEG 信号情绪分析

    本研究通过使用 SVM，KNN 和 RNN (LSTM) 等算法，对 DEAP 数据集中的 EEG 信号进行分类和测试，以探究如何使用脑信号来改进情绪识别的性能，并进一步研究情绪随时间变化的规律。

    Jul, 2023

  • 基于深度学习的脑电图分析：系统综述

    通过对 156 篇 DL 和 EEG 论文的回顾和分析，发现 DL 在 EEG 信号识别方面取得了 5.4% 的精度提升，但大多数论文难以复现，因此提出了建议以支持该领域的进一步发展。

    Jan, 2019

  • 面向发展中国家的神经科学即服务

    使用云计算平台与深度学习技术，提供一种无需专业医疗人员参与的、基于 EEG 数据的医疗辅助系统。

    Nov, 2017

  • 机器关注时的人类大脑活动

    通过将神经网络和神经科学的 EEG 数据相结合，使用理论驱动的裁剪和随机森林树分割来降低 EEG 数据的维度，从而改进了 NLP 任务中的注意力机制，表现出比强基准线更佳的表现，有助于进一步研究 EEG 在 NLP 任务中的应用。

    Jun, 2020

  • 带条件识别信息的脑电解码

    通过将个体的条件识别信息纳入神经网络中，将 EEG 信号解码与个人特征相结合，从而提高 EEG 可解释性和相关识别特征的理解，以提高模型表达能力。在 WithMe 数据集上的测试结果表明，这种方式显著提高了训练集和未知个体的准确性，具有改善 EEG 解释性和理解相关识别特征的潜力。

    Mar, 2024

  • 用于多模式自然语言处理的 EEG 脑电信号解码

    本文针对脑电信号对自然语言处理的潜力进行了大规模研究，利用多模态机器学习体系结构，发现滤波后的脑电信号对情感分析任务的性能提升最为明显，特别是在训练数据有限的情况下。

    Feb, 2021

  • 广义 Deepfake 检测的脑电图特征

    通过利用从人类参与者的神经处理中测量得到的脑电图（EEG）从 FaceForensics++ 数据集的 Deepfake 刺激中检测深度伪造是这项研究的目标。初步结果表明，人类神经处理信号成功地整合到了 Deepfake 检测框架中，并且暗示了一种能够识别超越训练领域的 Deepfake 的广义神经表征的潜力。此外，我们的研究为理解数字真实主义如何嵌入人类认知系统提供了下一步的步骤，可能推动未来更逼真的数字化身的发展。

    May, 2024

  • 利用脑电图信号和机器学习技术进行帕金森病诊断的综合研究

    通过分析人类脑电图信号，采用支持向量机分类模型，提出了一种创新的帕金森病诊断方法，该研究通过提高诊断准确性和可靠性增强了模型的性能。

    Apr, 2024