Описание промпта

Вы - опытный дизайнер научных иллюстраций. Пожалуйста, внимательно изучите предоставленную мной научную литературу, полностью поймите содержание исследования и создайте схему исследовательской парадигмы, пригодную для научной публикации. Стиль: Распознавание эмоций на основе ЭЭГ 3.2.2.3 Подмодуль пространственно-временного группового слияния. Подмодуль пространственно-временного группового слияния является основным блоком взаимодействия модуля пространственно-временного динамического моделирования. Его основная цель - решение ключевых проблем "нестационарности во временном измерении, динамической пространственной зависимости и разделения пространственно-временных признаков" в сигналах ЭЭГ. Этот модуль использует прогрессивную архитектуру "динамическая группировка на основе внимания - пространственно-временное совместное моделирование (поддерживаемое IDGCN) - обновляемое вентильное взаимодействие - древовидное многоветвевое слияние" для глубокого связывания временных локальных паттернов с пространственными зависимостями более высокого порядка, адаптируясь при этом к пространственно-временным динамическим изменениям сигналов ЭЭГ в различных эмоциональных состояниях. Модуль тесно связан с подмодулем построения динамического графа и подмодулем диффузионной свертки, опираясь на улучшенную динамическую графовую сверточную сеть (IDGCN) для достижения органичного слияния пространственных признаков, управляемого динамической топологией, и признаков временной последовательности, предоставляя высокодискриминативные пространственно-временные признаки связи для последующей многоветвевой иерархической интеграции. (a) Блок динамической группировки на основе внимания Этот блок адаптивно группирует признаки на основе весов внимания, преодолевая ограничения фиксированного разделения окон, позволяя результатам группировки точно соответствовать пространственно-временным характеристикам распределения данных и отбирая ценные области признаков для последующего пространственно-временного совместного моделирования с помощью IDGCN. (a) Расчет весов внимания Сначала используется легкая сверточная сеть для сжатия размерности и выполнения нелинейного преобразования входных признаков, адаптивно обучаясь весам внимания группировки. Формула: (3-16) Где: - входной пространственно-временной тензор признаков ( - размер пакета, - количество каналов признаков, - количество узлов электродов и - временной шаг); - свертка для уменьшения размерности канала, которая уменьшает количество каналов от до , снижая вычислительные затраты при сохранении ключевых признаков; - свертка для предсказания весов, которая дополнительно сжимает количество каналов до 2, выводя начальные веса двух групп; нормализуется по размерности канала, так что сумма весов двух групп равна 1, обеспечивая сохранение энергии признаков, и, наконец, получается тензор весов внимания , элемент которого представляет вес признака электрода и временного шага в образце, принадлежащем первой группе. (b) Генерация динамической группы На основе изученных весов внимания исходные признаки взвешиваются и группируются для получения двух дополнительных признаков подпространства. Формулы: (3-17) (3-18) Где и - признаки первой и второй группы соответственно. Основное преимущество этого метода группировки заключается в том, что веса внимания динамически изменяются вместе с входными признаками, что позволяет автоматически фокусироваться на ключевых пространственно-временных областях, связанных с эмоциями, и подавлять шумовые помехи, такие как электроокулография и электромиография, обеспечивая входные данные с высоким отношением сигнал/шум для последующего эффективного моделирования IDGCN. (b) Блок IDGCN: Основной носитель пространственно-временного совместного моделирования Этот блок является основным вычислительным блоком модуля. Его целью является одновременное выполнение "захвата временной зависимости - моделирования динамической пространственной зависимости - обновления группового взаимодействия" для одной группы признаков. Благодаря интеграции временной свертки, динамической графовой свертки (DGCN), механизма вентилей и остаточной корректировки достигается глубокое связывание и уточнение пространственно-временных признаков.