刷到一篇csdn的帖子说：
本文介绍了在数据集上工作的卷积神经网络模型，它包含唤醒、配价、支配和喜欢等情绪状态，每种状态的等级为1-9。到目前为止，我们已经使用DEAP价和觉醒数据集对二元分类进行了研究，我们能够获得更好的准确性。我们的二元模型的效价和觉醒准确率分别为96.63%和96.17%。二元分类法只能找到四个情感空间，而八类分类法可以更精确地处理64个情感空间。本文还尝试使用8级分类法，得到了一个很有希望的结果，其效价和觉醒的准确率分别为93.83%和93.79%。对于这两种情况，快速傅立叶变换被用作特征提取方法，所有四种分类模型都是在一维卷积神经网络下使用相同的架构创建的。
想求一下这篇的原文或者其他进行多分类的论文
PDF的下载单位、IP信息已删除
归尘
ppg123
dong
GingerF
Rondab
yx_cheng
MchemG
彭于彦祖
LaTeXer
七慕凉
孙福禄
玫瑰窃贼（情绪稳定版）
风清扬
昏睡的蟠桃
海东来
xuzj
YamDaamCaa
CAOHOU
SYLH
奥特超曼
皖公网安备34019202002308
