计算机工程与应用

作者：王文明, 张雪英, 陈桂军, 孙颖, 黄丽霞

单位：1.太原理工大学 集成电路学院，太原 030024；2.太原理工大学 电子信息工程学院，太原 030024；

关键词：特征融合,注意力机制,脑电,功能近红外光谱,图卷积神经网络,情感识别

基金：国家自然科学基金（62271342，62201377）；山西省回国留学人员资助项目（2022-072）；山西省基础研究计划资助项目（202203021211174）。

针对EEG-fNIRS情感识别研究中图卷积神经网络仅考虑单一的大脑连接方法，并且没有综合关注多脑区和不同频段中反映情感的信息的问题，提出一种基于多特征融合的图卷积神经网络模型。构建邻接矩阵，提取格兰杰因果（GC）作为有效性连接信息，提取相位滞后指数（PLI）作为功能性连接信息，结合模糊认知图（FCM）融合GC和PLI，将计算得到的FCM-GC-PLI关联矩阵作为GCN的邻接矩阵；构建节点，提取和融合EEG-fNIRS信号的微分熵特征，通过多尺度脑区频段注意力（MBFA）模块综合关注多脑区和不同频段中反映情感的信息。在TYUT3.0数据库上进行实验测试，FCM-GC-PLI邻接矩阵相比于GC邻接矩阵和PLI邻接矩阵平均准确率分别提高0.89和1.9个百分点。加入MBFA模块后的情感识别准确率提高2.23个百分点，相比其他文献中的对比方法平均准确率提高1.41个百分点以上。

来源：2026年第6期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

查看计算机工程与应用杂志2026年第6期