本发明公开了一种基于高效卷积神经网络和对比学习的脑电情绪识别方法,其步骤包括：1,建立一种适应于脑电信号的高效卷积神经网络模型；2,建立基于监督对比损失和交叉熵损失的混合损失函数；3,在公开脑电情绪数据集上采用十折交叉方法训练建立的混合损失的卷积神经网络模型；4,利用建立好的网络模型实现脑电情绪分类任务。本发明能够实现高精度情绪识别,从而能提高识别率。
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