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作者
Hao Tang,Songyun Xie,Xinzhou Xie,Yujie Cui,Bohan Li,Dalu Zheng,Yu Hao,Xiangming Wang,Yiye Jiang,Zhongyu Tian
标识
DOI：10.1109/jbhi.2024.3415163
摘要
Graph neural networks (GNNs) have demonstrated efficient processing of graph-structured data, making them a promising method for electroencephalogram (EEG) emotion recognition. However, due to dynamic functional connectivity and nonlinear relationships between brain regions, representing EEG as graph data remains a great challenge. To solve this problem, we proposed a multi-domain based graph representation learning (MD
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