电脑桌面
添加易通论缘成稿毕设投稿到电脑桌面
安装后可以在桌面快捷访问

2026计算机科学与技术一套 基于源选择与对抗学习的跨被试 EEG 情绪识别方法研究与实现1.58-AI通过(论文+程序代码源码.py)定稿.zip

2026计算机科学与技术一套 基于源选择与对抗学习的跨被试 EEG 情绪识别方法研究与实现1.58-AI通过(论文+程序代码源码.py)定稿.zip
收起资源包目录
  • 证明材料
    • 02.中期检查.pdf(141.31 KB)
    • 安徽农业大学学士学位论文(设计)开题报告.pdf(198.8 KB)
  • 实验代码
    • .idea
      • inspectionProfiles
        • profiles_settings.xml(174 B)
      • .gitignore(50 B)
      • misc.xml(188 B)
      • modules.xml(283 B)
      • workspace.xml(2.73 KB)
      • 实验代码.iml(452 B)
    • snapshot
      • thesis_exp_gnn_meta_v1
        • target_1
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(37.92 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.48 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(251 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(71.2 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(71.25 KB)预览内容
        • target_10
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(38.8 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.8 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(65.96 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(64.98 KB)预览内容
        • target_11
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(38.98 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.7 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.5 KB)
          • summary.txt(251 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(77.24 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(76.65 KB)预览内容
        • target_12
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(38.15 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.93 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(70.17 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(68.91 KB)预览内容
        • target_13
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(37.43 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.74 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(73.44 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(73.06 KB)预览内容
        • target_14
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(38.39 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(13.47 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(253 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(69.15 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(67.85 KB)预览内容
        • target_15
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(39.06 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(13.17 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(258 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(64.49 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(63.22 KB)预览内容
        • target_2
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(36.78 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(13.01 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(71.21 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(70.98 KB)预览内容
        • target_3
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(36.83 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.92 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.5 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(71.69 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(71.66 KB)预览内容
        • target_4
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(37.18 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.91 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(64.07 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(63.48 KB)预览内容
        • target_5
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(36.52 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.67 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(66.75 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(67.27 KB)预览内容
        • target_6
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(36.37 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.65 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(252 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(66.16 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(67.03 KB)预览内容
        • target_7
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(38.66 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.71 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.48 KB)
          • summary.txt(251 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(67.94 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(67.85 KB)预览内容
        • target_8
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(37.87 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(12.28 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(249 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(75.59 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(75.82 KB)预览内容
        • target_9
          • blended_source_weights.npy(188 B)
          • confusion_matrix.png(36.81 KB)预览内容
          • epoch_metrics.csv(13.03 KB)
          • final_pred.npy(4.27 KB)
          • final_probs.npy(6.35 KB)
          • final_true.npy(4.27 KB)
          • source_selection.json(1.49 KB)
          • summary.txt(251 B)预览内容
          • tsne_pred_labels.png(67.97 KB)预览内容
          • tsne_true_labels.png(67.92 KB)预览内容
        • comparison_summary.csv(176 B)
        • config.json(1.25 KB)
        • log.txt(24 B)预览内容
        • subject_summary.csv(2.27 KB)
    • __pycache__
      • Adver_network.cpython-39.pyc(857 B)
      • modules.cpython-39.pyc(5.71 KB)
      • selection_domain_new.cpython-39.pyc(10.4 KB)
      • solvers.cpython-39.pyc(33.1 KB)
      • thesis_network.cpython-39.pyc(9.23 KB)
      • utils.cpython-39.pyc(907 B)
    • Adver_network.py(426 B)
    • main.py(10.09 KB)
    • modules.py(7.75 KB)
    • selection_domain_new.py(11.98 KB)
    • solvers.py(43.8 KB)
    • thesis_network.py(9.25 KB)
    • utils.py(615 B)
  • 计算机科学与技术 基于源选择与对抗学习的跨被试 EEG 情绪识别方法研究与实现1.58-AI通过.pdf(2.86 MB)预览内容
CAD预览不完整,只显示大致框架 可联系客服看全图和细节

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用.。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规,或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“违规举报”。

碎片内容

2026计算机科学与技术一套 基于源选择与对抗学习的跨被试 EEG 情绪识别方法研究与实现1.58-AI通过(论文+程序代码源码.py)定稿.zip

您可能关注的文档

发表评论取消回复

  
专业设计+ 关注
机构认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

相关文档

确认删除?
qq
  • 联系点击这里给我发消息
搜索教程
联系客服
  • 联系客服
回到顶部