Prompt-Beschreibung

Du bist ein erfahrener wissenschaftlicher Illustrator. Bitte lies die von mir bereitgestellten Literaturinformationen sorgfältig durch, verstehe den Forschungsinhalt vollständig und erstelle ein Forschungsparadigmen-Diagramm, das für wissenschaftliche Veröffentlichungen verwendet werden kann. Stil: EEG-basierte Emotionserkennung 3.2.2.3 Spatio-temporales Gruppierungs-Fusions-Submodul. Das spatio-temporale Gruppierungs-Fusions-Submodul dient als zentrale Interaktionseinheit des spatio-temporalen dynamischen Modellierungsmoduls. Sein Hauptziel ist es, die Schlüsselprobleme der "Nicht-Stationarität in der Zeitdimension, der dynamischen räumlichen Abhängigkeit und der Trennung von spatio-temporalen Merkmalen" in EEG-Signalen anzugehen. Dieses Modul verwendet eine progressive Architektur aus "dynamischer Aufmerksamkeitsgruppierung - spatio-temporalem gemeinsamem Modellieren (unterstützt durch IDGCN) - Gated Interaction Update - baumartiger Multi-Branch-Fusion", um zeitliche lokale Muster tief mit räumlichen Abhängigkeiten höherer Ordnung zu koppeln und sich gleichzeitig an die spatio-temporalen dynamischen Veränderungen von EEG-Signalen unter verschiedenen emotionalen Zuständen anzupassen. Das Modul ist eng mit dem dynamischen Graphkonstruktions-Submodul und dem Diffusionskonvolutions-Submodul verbunden und stützt sich auf das verbesserte dynamische Graph Convolutional Network (IDGCN), um die organische Fusion von räumlichen Merkmalen, die durch dynamische Topologie geleitet werden, und zeitlichen Sequenzmerkmalen zu erreichen und hochdiskriminative spatio-temporale Kopplungsmerkmale für die nachfolgende mehrzweigige hierarchische Integration bereitzustellen. (a) Dynamische Aufmerksamkeitsgruppierungseinheit Diese Einheit gruppiert Merkmale adaptiv basierend auf Aufmerksamkeitsgewichten, wodurch die Einschränkungen der festen Fensterpartitionierung durchbrochen werden, sodass die Gruppierungsergebnisse genau mit den spatio-temporalen Verteilungseigenschaften der Daten übereinstimmen und hochwertige Merkmalsregionen für die nachfolgende spatio-temporale gemeinsame Modellierung durch IDGCN gescreent werden. (a) Berechnung der Aufmerksamkeitsgewichte Zuerst wird ein leichtgewichtiges Convolutional Network verwendet, um die Dimension zu komprimieren und eine nichtlineare Transformation auf die Eingangsmerkmale durchzuführen, wobei die Gruppierungsaufmerksamkeitsgewichte adaptiv gelernt werden. Die Formel lautet: (3-16) Wobei: der Eingangs-Spatio-Temporal-Feature-Tensor ist ( die Batch-Größe ist, die Anzahl der Feature-Kanäle, die Anzahl der Elektrodenknoten und der Zeitschritt); die Kanal-Dimensionsreduktionskonvolution ist, die die Anzahl der Kanäle von auf reduziert, wodurch der Rechenaufwand reduziert und gleichzeitig wichtige Merkmale beibehalten werden; die Gewichtsvorhersagekonvolution ist, die die Anzahl der Kanäle weiter auf 2 komprimiert und die anfänglichen Gewichte von zwei Gruppen ausgibt; entlang der Kanaldimension normalisiert wird, so dass die Summe der Gewichte der beiden Gruppen 1 beträgt, wodurch die Energieerhaltung der Merkmale sichergestellt wird, und schließlich der Aufmerksamkeitsgewichtstensor erhalten wird, dessen Element das Gewicht des Merkmals der Elektrode und des Zeitschritts in der Stichprobe darstellt, die zur ersten Gruppe gehört. (b) Dynamische Gruppenerzeugung Basierend auf den gelernten Aufmerksamkeitsgewichten werden die ursprünglichen Merkmale gewichtet und gruppiert, um zwei komplementäre Subspace-Merkmale zu erhalten. Die Formeln lauten: (3-17) (3-18) Wobei und die ersten bzw. zweiten Gruppenmerkmale sind. Der Hauptvorteil dieser Gruppierungsmethode besteht darin, dass sich die Aufmerksamkeitsgewichte dynamisch mit den Eingangsmerkmalen ändern, wodurch automatisch auf emotionsbezogene Schlüssel-Spatio-Temporal-Regionen fokussiert und Rauschstörungen wie Elektrookulographie und Elektromyographie unterdrückt werden können, wodurch ein Eingangs-Signal-Rausch-Verhältnis für die nachfolgende effiziente Modellierung von IDGCN bereitgestellt wird. (b) IDGCN-Einheit: Der Kern-Carrier der Spatio-Temporal-Gemeinsamen Modellierung Diese Einheit ist die Kernrecheneinheit des Moduls. Ihr Designziel ist es, gleichzeitig "Zeitabhäng