1. 本选题研究的目的及意义
情感计算作为人工智能领域的一个重要分支，旨在赋予机器识别、理解、表达和响应人类情感的能力，其研究意义重大，应用前景广阔。
脑电信号(EEG)作为一种直接反映大脑活动状态的生理信号，具有客观性、实时性等特点，是情感计算领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
情感计算作为一个多学科交叉的研究领域，近年来得到了国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于脑电信号的情感计算方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.基于脑电信号的情感特征提取：研究和优化基于脑电信号的情感特征提取方法，提取更具区分性和鲁棒性的情感相关特征。
这将涉及对脑电信号进行预处理、特征工程和特征选择等步骤，以获得更有效的情感表征。
2.基于迁移学习的情感识别模型构建：探索和应用迁移学习方法，构建跨个体、跨场景的情感识别模型，提高模型的泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解情感计算、脑电信号分析、迁移学习等领域的最新研究进展，为研究提供理论基础和方法指导。
2.数据采集与预处理：选择合适的脑电信号采集设备和实验范式，收集多subjects的情感脑电信号数据，并对数据进行预处理，包括去噪、滤波、伪迹去除等，以提高数据质量。
3.情感特征提取：研究和优化基于脑电信号的情感特征提取方法，提取更具区分性和鲁棒性的情感相关特征。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于多层次特征融合的脑电信号情感特征提取方法，该方法能够有效地提取脑电信号中与情感相关的多层次特征，提高情感识别的准确率。
2.构建了一种基于对抗迁移学习的跨个体情感识别模型，该模型能够有效地解决脑电信号个体差异带来的挑战，提高情感识别的泛化能力。
3.设计和实现了一个基于脑电信号和迁移学习的情感计算系统，并在实际应用场景中进行了验证和评估，验证了所提方法的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘洪. 基于脑电信号的情绪识别研究[D]. 大连:大连理工大学, 2020.
[2] 郑威. 基于脑电信号的情感识别研究[D]. 上海:上海交通大学, 2019.
[3] 李明, 王建平. 基于脑电信号和迁移学习的驾驶疲劳状态识别[J]. 仪器仪表学报, 2021, 42(11): 2673-2681.
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