I n d on e s i an   Jo u r n al   o El e c t r i c al   En gi n e e r i n g   an d   C o m p u te r   S c i e n c e   V o l .   3 9 ,   N o .   3 S e pt e m b e r   2 025 ,   pp .   1 704 ~ 1 713   IS S N :   2502 - 4752 ,   D O I :   10. 1 1591 / i j e e c s . v 3 9 .i 3 . pp 1 70 4 - 1 713             1704     Jou r n al   h o m e pa ge ht t p: / / i j e e c s . i a e s c or e . c om   In e r t i a   f a c t o r   a n d   c r o sso v e r   st r a t e g y   b a sed p a r t i c l e   s w a r m   o p t i m i z a t i o n   f o r   f e a t u r e   s e l e c t i o n   i n   e m o t i o n   c l a ssi f i c a t i o n       S h i l p S o m ak al ah a l l i   B y r e d d y 1 ,   S h as h i k u m ar   D an d i n as h i v ar R e v an n a 2   1 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   Ca m b r i d g e   I n s t i t u t e   o T e c h n o l o g y ,     A ffi l i a t e d   t o   V i s v e s v e ra y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e rs i t y ,   Be l a g a v i ,   In d i a   2 D e p a rt m e n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   S a i   V i d y a   In s t i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,     A ffi l i a t e d   t o   V i s v e s v e ra y a   T e c h n o l o g i c a l   U n i v e rs i t y ,   Be l a g a v i ,   In d i a       A r ti c l e   I n fo     A B S TR A C T     Ar t i c l e   h i s t or y :   R e c e i v e O c t   29 2024   R e v i s e A pr   2 2025   A c c e pt e J ul   2 2025       E m o t i o r e c o g ni t i o us i ng   e l e c t r o e nc e ph a l o g r a phy   ( E E G )   i s   a   be t t e r   c ho i c e   be c a us e   i t   c a n’ t   b e   e a s i l y   m i m i c ke l i k e   f a c i a l   e x pr e s s i o ns   o r   s pe e c s i g na l s .   T he   e m o t i o o f   E E G   s i g na l s   i s   no t   t he   s a m e   a nd  v a r y   f r o m   hum a t o   hum a n,   a s   e v e r y o ne   ha s   di f f e r e nt   e m o t i o na l   r e s po ns e s   t o   s i m i l a r   s t i m u l i .   E xi s t i ng   r e s e a r c h a s   a c hi e v e d   l e s s e r   c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   a s   i t   r e l i e s   o w ho l e   f e a t u r e   s ub s e t s   t h a t   i nc l ude   i r r e l e v a n t   f e a t u r e s   f o r   c l a s s i f y i ng   e m o t i o ns .   T h i s   r e s e a r c pr o po s e s   t he   i n e r t i a   f a c t o r   a nd   c r o s s o v e r   s t r a t e gy   ( I F C S ) - ba s e pa r t i c l e   s w a r m   o pt i m i z a t i o ( P S O )   a l g o r i t hm   t o   s e l e c t   r e l e v a nt   f e a t u r e s   f o r   c l a s s i f i c a t i o n,   w hi c h   r e m o v e s   i r r e l e v a n t   f e a t u r e s   a nd   e nha nc e s   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a nc e .   T h e n ,   t h e   s e l f - a t t e nt i o w i t g a t e d   r e c ur r e n t   un i t   ( S A - G R U )   m e t ho i s   d e v e l o pe d   t o   c l a s s i f y   t he   v a l e nc e   a nd   a r o us a l   e m o t i o n   c l a s s e s ,   w hi c f o c us e s   m uc h   o n   t h e   s i g ni f i c a n t   pa r t s   o f   e m o t i o ns   a nd   r e a c he s   hi g c l a s s i f i c a t i o a c c ur a c y .   T he   p r o po s e d   I F C S - P S O   a nd   S A   w i t h   G R U   m e t ho a c hi e v e a n   a c c ur a c y   of   98. 79 %   f o r   t he   v a l e nc e   c l a s s   a n 98. 03 %   f o r   t h e   a r o us a l   c l a s s   o f   t he   D E A P   da t a s e t ,   o ut pe r f o r m i ng   t r a d i t i o na l   a p pr o a c he s   s uc a s   c o nv o l ut i o na l   ne ur a l   ne t w o r ks   ( C N N ) .   Ke y w or d s :   E l e c t r o e n c e ph a l o gra p h y   E m o t i o n   r e c o gn i t i o n   G a t e r e c u rr e nt   u n i t   In e r t i a   f a c t o r   a n d   c r o s s ov e r   S t ra t e gy   a nd  p a r t i c l e   s w a rm   O pt i m i z a t i o n   T hi s   i s   an   ope n   ac c e s s   ar t i c l e   u nde r   t he   C C   B Y - SA   l i c e ns e .     Cor r e s pon di n g   Au t h or :   S h i l p a   S o m a k a l a ha l l i   B y r e dd y   D e pa rt m e n t   o f   Co m put e S c i e n c e   a nd  E n g i n e e r i ng,   C a m b ri d ge   I n s t i t ut e   o f   T e c hn o l o g y   A ff i l i a t e d   t o   V i s v e s ve r a y a   T e c hn o l o gi c a l   U ni v e r s i t y   B e n ga l u r u ,   I n d i a   E m a i l :   s hi l p a s b 442@ g m a i l . c o m       1.   I N TR O D U C TI O N     E m o t i o n s   p l a y   a   c r uc i a l   r o l e   i t h e   e v o l ut i o n   o f   n e u r o ph y s i o l o gi c a l   p r o c e s s e s   a nd  t h e   de v e l o pm e n t   of   a w a r e n e s s   [ 1].   H um a e m o t i o n s   a r e   c o n s i de r e d   a   c o m pl e x   ps y c h o l o gi c a l   s t a t e ,   w hi c i s   m a j o r l y   i n t e g r a t e w i t h   t h e   r e a s o ni n g,   pe r c e pt i o n ,   a n i n t e l l i ge n c e   p h a s e s   o f   h um a b e i n gs   [2 ].   W i t t h e   p r o g r e s s i o n   o i n t e r f a c e s   i t h e   b ra i n - c o m put e r,   t h e   a na l y s i s   of   h u m a e m o t i o n s   ha s   m i n i m i z e t h e   b ur de n   o n   p h y s i c a l l y   a n d   m e nt a l l y   i m p a i r e d   pe o pl e   w h en   c o m m u ni c a t i n g   w i t o t h e r s   [3] - [5] .   E m o t i o i s   r e p r e s e n t e d   a s   t h e   a c t i v i t y   o i n t e rn a l   n e u r o n s   t ha t   de ri v e   r e s po n s e s   a n d   b e ha v i o ur s   b a s e o v a ri o us   e xt e rn a l   s t i m ul i   [6] .   E l e c t r o e n c e ph a l o gra m   (E E G s i g n a l s   a r e   m a j o r l y   ut i l i z e d ,   b e t w e e n   v a ri o us   b i o l o gi c a l   s i g n a l s ,   f o r   de t e c t i ng  e m o t i o n s   by   pl a c i ng   e l e c t r o de s   o n   t h e   s c a l [7 ] .   P s y c h i a t ri c   a n n e u r o s c i e n t i f i c   r e s e a r c o n   e m o t i o n   a na l y s i s   s ugge s t s   t ha t   h u m a n s   a r e   c a p a b l e   of   a   l i m i t e g r o up   o f   s i g n i f i c a n t   e m o t i o n s   [8] .   T h e   t w o - di m e n s i o n a l   c i r c um pl e v a l e n c e - a r o us a l   (V - A )   m e t h o i s   m a j o r l y   ut i l i z e f o qu a n t i fy i n g   e m o t i o s t a t e s   [ 9 ].   F r o m     a   ps y c h o l o gi c a l   pe r s pe c t i v e ,   t h e   V - A   f ra m e w o r i s   i n t e g ra t e w i t h   s t i m ul i   t o   u n de r s t a n a n d   c a t e go ri z e   e m o t i o n a l   r e s po n s e s .   V a l e n c e   r e f e r s   t o   t h e   e f fe c t i ve   qua l i t y   t h a t   r e p r e s e n t s   po s i t i v e   o r   n e g a t i v e   e m o t i o n s ,   ra n gi ng  f r o m   di s t u r b a n c e   t o   ha pp i n e s s   [10] ,   w hi l e   a r o us a l   r e f e r s   t o   t h e   e m o t i o i nt e n s i t y .   By   v a r i o us   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         Ine r t i a   f ac t or   an c r os s ov e r   s t r at e g y   bas e d   par t i c l e   s w a r m   opt i m i z at i on     ( Shi l pa   Som a k a l aha l l i   B y r e d dy )   1705   r e s e a r c h,   c l a s s i c a l   m a c h i n e   l e a rni n (M L ) - b a s e e m o t i o n   r e c o gn i t i o n   t e c hni que s   e xt ra c t   ha n dc r a f t e f e a t ur e s   f r o m   E E G   s i g na l s   b a s e o n   t i m e ,   f r e que n c y ,   o r   t i m e - f r e que n c y   do m a i n s   a n n e x t   e xpl o i t   f e a t u r e s   i n   v a r i o us   s upe r v i s e c l a s s i f i e r s   [11] ,   [12] .   D e e l e a rni n g   (D L ) ,   a   t y p e   o f   M L   a pp r o a c t ha t   a ut o m a t i c a l l y   l e a rn s   t h e   f e a t ur e   h i e ra r c h y   a n c l a s s i f i e r s   a t   t h e   e n o f   t r e nd s   [13] .   T h e   f e a t u r e s   e xt r a c t e d   t hr o ug h   D L   a pp r o a c h e s   a r e   a do pt e i nt o   i nh e r e nt   s t r uc t u r al   p a t t e rn s   o f   i n f o r m a t i o n,   he n c e ,   m uc h   di s c ri m i na t i o a n d   r o b us t n e s s   t h a ha n dc r a f t e f e a t u r e s   [14] .   L i ke   M L   a pp r o a c h e s ,   D L   do e s   n o t   n e e f e a t ur e   de s c r i p t o r s .     W a ng   e t   a l .   [15]   p r e s e nt e a   D L   m o de l   f o r   m ul t i m o da l   e m o t i o r e c o gn i t i o b a s e d   o t h e   i n t e g ra t i o n   of   E E G   s i g n a l s   a n f a c i a l   e xp r e s s i o n s   f o r   b e t t e r   c l a s s i f i c a t i o n .   I ni t i a l l y ,   a   p r e - t ra i n e d   c o n v o l ut i o n a l   n e u ra l   n e t w o r k   (CN N )   w a s   ut i l i z e to   e xt ra c t   f a c i a l   f e a t u r e s   f r o m   f a c i a l   e xp r e s s i o n s .   A n   a t t e n t i o n   m e c h a ni s m   w a s   t h e i m p l e m e nt e to   e xt r a c t   c o m pl e f e a t u r e s   f r o m   f a c i a l   f r a m e s .   CN N s   w e r e   t h e e m p l oy e t o   e xt r a c t   s pa t i a l   f e a t u r e s   f r o m   t h e   a c t ua l   E E G   s i g na l s   t ha t   ut i l i z e d   l o c a l   a n d   gl o b a l   c o n v o l ut i o ke rn e l s   f o r   f e a t u r e   l e a rn i ng .   H ow e v e r ,   t h e   p r e s e n t e m e t h o d i d   n o t   r e s i z e   t h e   s i g n a l s ,   w hi c h   a f f e c t ed   t h e   pe r f o r m a n c e   of   t h e   m o de l .   P a nde y   a n S e e j a   [16]   i m pl e m e nt e a   s ub j e c t   i n de p e n de n t   e m o t i o n   r e c o gni t i o n   a pp r o a c h   f r o m   E E G   s i g n a l s   u s i n g   v a r i a t i o na l   m o de   de c o m po s i t i o n   (V M D )   for   f e a t u r e   e xt ra c t i o a n d   de e p   n e u r a l   n e t w o r (D N N )   a s   a   c l a s s i f i e r .     In  t h e   i m pl e m e n t e d   m e t h o d,   V M D   w a s   u s e d   t o   a t t a i i n t ri n s i c   m o de   f un c t i o n s   ( IM F )   f r o m   t h e   E E G   da t a .   F o r   e a c h   IM F ,   t w o   fe a t u r e s ,   s uc a s   p e a v a l ue   o f   pow e r   s pe c t r a l   de n s i t y   a nd  i ni t i a l   v a r i a n c e   o f   s i gn a l s   w e r e   m e a s u r e d ,   a n d   t h e s e   f e a t u r e s   w e r e   f e d   to   t h e   D N N   f o r   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e   m e t h o us e d   t h e   w h o l e   s e t   o f e a t ur e s   f o c l a s s i f i c a t i o n ,   w h i c m i n i m i z e d   pe r f o r m a n c e   due   t o   i rr e l e v a nt   a nd   i na pp r o p r i a t e   f e a t u r e s .   S a m a v a t   e t   a l .   [ 17]   s ugge s t e a   h y b r i d   CN N   a nd  b i d i r e c t i o n a l   l o n g   s h o rt - t e r m   m e m o r y   (B i L S T M f o r   e m o t i o n   r e c o gn i t i o n.   T h e   CN N   e xt ra c t e t i m e - i n v a ri a nt   f e a t u r e s   f r o m   t h e   o ri gi na l   E E G   da t a ,   w hi l e   t h e   B i - L S T M   a l l o w e l o n g - r a nge   l a t e r a l   i nt e ra c t i o n s   a m o n g   t h e   f e a t u r e s .   An   a da p t i v e   r e gul a ri z a t i o n   t e c hn i q ue   w a s   a ppl i e t o   e a c h   pa ra l l e l   l a y e r   o f   t h e   CN N   f o r   c o n s i de r i ng   t he   s pa t i a l   da t a   o f   E E G   e l e c t r o de s .   T h e   s u gge s t e m e t h o e xe c ut e a l l   p r o c e s s e s   i n   p a ra l l e l ,   w h i c h   i m p r o v e c o m put a t i o n a l   e f f i c i e n c y .   H ow e ve r ,   t h e   m e t h o f a c e d   t h e   i s s ue   o f   gr a d i e nt   v a ni s h i n g   du ri n g   t ra i ni n g ,   w hi c h   m i ni m i z e d   c l a s s i f i c a t i o n   pe r f o r m a n c e .   H us s a i e t   al .   [18]   de v e l o pe a   l i g h t w e i ght   py r a m i da l   o n e - di m e n s i o na l   CN N   w i t h   a   f e w   l e a rn a b l e   pa r a m e t e r s .   U s i n g   t h i s   m e t h o d,   a   t w o - ph a s e   e n s e m b l e   c l a s s i f i e r   w a s   de v e l o pe d.   E v e r y   c h a nn e l   w a s   s c a nn e d   i n   t h e   i ni t i a l   l a y e r   to   ge n e ra t e   p r e di c t i o n s ,   w hi c h   w e r e   f us e by   m a j o r i t y   vo t i n g .   T h e   n e xt   p ha s e   f us e t h e   pr e di c t i o n s   o f   w h o l e   s i g na l   c h a nn e l s   u s i n g   m a j o r i t y   vo t i ng   to   p r e di c t   t h e   e m o t i o n a l   s t a t e .   T h e   de v e l o pe d   m e t h o e m p l oy e a   py r a m i d al   s t r uc t u r e   o f   CN N   w i t l e s s   c o m pl e xi t y   a n d   di d   n o t   n e e a   l a r ge   a m o unt   o da t a   t o   l e a rn.     H ow e ve r ,   CN N   w a s   n o t   m uc s ui t a b l e   f o r   s e que n c e   d a t a ,   w hi c r e duc e d   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .   J o s h i   a n d   G h o n ga de   [19 ]   i nt r o duc e t h e   m o di f i e d i f f e r e n t i a l   e nt r o p y   ( MD - D E )   f e a t u r e   e xt ra c t o f o r   de t e c t i n g   t h e   n o n - l i n e a r i t y   a n d   n o n - G a us s i a E E G   s i g n a l s .   T h e   B i L S T M   a n d   m ul t i - l a y e r   pe r c e pt r o n   (M L P w e r e   ut i l i z e f o r   c l a s s i fy i n t h e   e m o t i o na l   s t a t e s   of   s ubj e c t s .   T h e   B i - L S T M   n e t w o r l e a rn e l o n g - t e rm   t i m e   s e r i e s   E E G   a nd  s pa t i a l   da t a   f r o m   v a ri o us   b r a i n   r e gi o n s .   H ow e ve r ,   t h e   m e t h o ha s   l i m i t e d   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e   due   t o   l e s s   f o c u s   o n   s i g ni f i c a n t   p h a s e s   o f   e m o t i o n s .   T h e   e s s e nt i a l   c o n t r i b ut i o n s   o f   t h is   r e s e a r c h   a r e   a s :   -   T h e   i n e r t i a   f a c t o a nd  c r o s s o ve r   s t r a t e gy   (IF CS ) - b a s e pa rt i c l e   s w a rm   o pt i m i z a t i o (P S O f o r   f e a t ur e   s e l e c t i o n   i s   de v e l o pe d,   w h i c e l i m i na t e s   i rr e l e v a nt   f e a t ur e s   a n d   f e e d s   t h e   r e l e v a nt   f e a t ur e s   f o r   c l a s s i f i c a t i o n.   -   T h e   s e l f   a t t e nt i o n ga t e r e c u rr e n t   u ni t   (S A - G R U ) - b a s e c l a s s i f i c a t i o a pp r o a c i s   de v e l o pe d,   w h i c h   c l a s s i f i e s   di f fe r e n t   e m o t i o n   c l a s s e s   w i t h i g c l a s s i f i c a t i o a c c ur a c y .   -   T h e   S A   m e c ha n i s m   i s   us e i n   t h e   G R U   l a y e r ,   w hi c h   f o c u s e s   o n   s i g ni f i c a n t   p ha s e s   o f   e m o t i o n s   i n   t h e   s i g n a l s   a nd  m i t i g a t e s   g ra d i e nt   v a ni s hi n g   i s s ue s   t o   e nh a n c e   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .   T h e   r e s e a r c pa pe i s   o r g a n i z e a s   f o l l ow s :   s e c t i o n   2   de s c ri b e s   t h e   p r o po s e a ppr o a c h .   S e c t i o pr e s e nt s   t h e   r e s ul t s   a n d   d i s c us s i o n .   T h e   c o n c l us i o n   o f   t h i s   r e s e a r c h   i s   p r o v i de d   i s e c t i o n   4.       2.   P R O P O S ED   M ETH O D   T h e   e f f e c t i v e   o pt i m i z a t i o n - b a s e f e a t u r e   s e l e c t i o a l go ri t hm   a nd   t h e   D L - b a s e c l a s s i f i c a t i o a r e   de ve l o pe t o   c l a s s i fy   e m o t i o n s .   T h e   D E A P ,   M A H N O B - H CI ,   a n d   S E E D   da t a s e t s   a r e   us e d ,   w h i c c o n t a i n   E E G   s i g na l s   o f   e m o t i o n s ,   t h e s e   a r e   p r e - p r o c e s s e us i n g   r e s i z i n g   a n d   l a b e l   e n c o di n g .   T h e n,   s t a t i s t i c a l   f e a t u r e s   a r e   e xt ra c t e t o   d i f fe r e nt i a t e   e m o t i o n   c l a s s e s ,   a nd  t h e   i rr e l e v a n t   f e a t u r e s   a r e   e l i m i na t e us i n g   t h e   de v e l o pe d   IF CS - P S O   a l go ri t hm .   A t   l a s t ,   t h e   v a r i o us   c l a s s e s   o f   e m o t i o n s   a r e   c a t e go ri z e d   us i ng   S A - G R U .   F i gu r e   i l l us t r a t e s   t h e   p r o c e s s   of   e m o t i o n   c l a s s i f i c a t i o us i n g   E E G   s i gna l s .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   3 9 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 25 :   1 70 4 - 1 713   1706       F i gu r e   1 .   P r o c e s s   of   e m o t i o n   c l a s s i f i c a t i o n   us i n E E G   s i g na l s       2. 1 .     D atas e t   T h e   da t a s e t   us e f o r   t hi s   r e s e a r c h   i s   D E A P ,   a   m ul t i m o da l   da t a s e t   ge n e ra l l y   us e t o   s t ud y   h u m a e m o t i o n a l   s t a t e s   [20] .   I n   t h i s   da t a s e t ,   32   s ub j e c t s   a r e   e xa m i n e d ,   a n d   40  v i de o s ,   e a c h   63   s e c o n ds ,   a r e   c h o s e n   a s   t r i gge s t i m u l i .   A d di t i o na l l y ,   t h e   c e n t ra l   n e r v o us   s y s t e m ,   pe ri p h e r a l   p h y s i o l o gi c a l   s y s t e m ,   a n d   f a c ial   e xpr e s s i o n s   o f   t h e   i ni t i a l   22   s ub j e c t s   a r e   r e c o r de d.   F i gu r e   2   r e p r e s e n t s   s a m pl e   i m a ge s   f r o m   t h e   da t a s e t .   T h e   M A H N O B - H CI  da t a s e t   [21]   i n c l ude s   25   s ub j e c t s ,   20   t ra i l   o f   e v e r y   s ubj e c t ,   38  a v a i l a b l e   c ha nn e l s ,   a nd   a   30   s e c o n d   l e n g t for   ra t i ng   e m o t i o n.   T h e   S E E D   d a t a s e t   [2 2]  i n c l ude s   15   s ub j e c t s   r e c o r de i n   t h e   b ra i n - l i ke   c o m put i n a n d   m a c hi n e   i nt e l l i ge n c e   (B CM I)  l a b o r a t o r y ,   w i t h   c l a s s e s   of   po s i t i v e ,   n e ga t i v e ,   a nd  n e ut ra l   e m o t i o n s .   E a c h   v i de o   c l i i s   a b o ut   m i nut e s ,   a nd  e a c h   s ub j e c t   w a t c h es   5   c l i ps   pe e m o t i o n.              F i gu r e   2 .   A c c ura c y   v s   e poc h   o v a l e n c e   c l a s s       2. 2 .     P r e - p r o c e s s i n g   T h e   s i g na l s   i t h e   da t a s e t   a r e   p r e - p r o c e s s e us i n g   r e s i z e   a n d   l a b e l   e n c o di n g   m e t h o d s .   T h e   p r e - pr o c e s s i n g   p h a s e   i s   e xpl a i n e d :   r e s i z i ng t h e   s i g na l s   i t h e   da t a s e t   a r e   r e s h a pe d   i nt o   a   2D   m a t ri x   b e f o r e   b e i n f e i n t o   t he   f e a t u r e   e xt r a c t i o n   p h a s e .   W h e r e   t h e   r o w s   r e pr e s e n t   t h e   c h a nn e l s ,   a n d   t h e   c o l um n s   r e p r e s e n t   t h e   time - s e r i e s   da t a   f o r   e a c h   c ha nn e l .   T hi s   p r o c e s s   s t r uc t u r e s   t h e   d a t a   u ni f o r m l y   fo r   f e a t ur e   e xt ra c t i o n   a nd  i m p r o v e s   pe r f o r m a n c e .   L a b e l   e n c o di n g t h e   e m o t i o n s   i t h e   da t a s e t   a r e   e n c o de us i n g   c a t e go ri c a l   l a b e l s   s uc a s   v a l e n c e   a n d   a r o us a l .   H i g h   v a l a n c e   r e p r e s e n t s   po s i t i v e   e m o t i o n,   w h i l e   l o w   V a l a n c e   r e p r e s e n t s   n e g a t i v e   e m o t i o n .   T h e   c a t e go r i c a l   l a b e l s   a r e   t ra n s f e rr e t o   n u m e r i c a l   v a l ue s   ut i l i z i ng   l a b e l   e n c o di n g .   T hi s   p r o c e s s   a l l o w s   t h e   m e t h o t o   p r o c e s s   e m o t i o n a l   s t a t e s   e f fe c t i ve l y .     2. 3 .     F e atu r e   e x tr ac ti o n   -   W a v e l e t   d e c o m pos i t i o n - E E G   s i g n a l s   a r e   n o n - s t a t i o na r y ,   m e a n i n g   t h e i r   s t a t i s t i c a l   p r o pe rt i e s   c ha n ge   o v e r   t i m e .   W a v e l e t   d e c o m po s i t i o i s   an   e f f i c i e n t   t e c hn i q ue   f or  a n a l y z i n g   t h e s e   s i g na l s ,   a s   i t   g i v e s   b o t h   f r e que n c y   a n t i m e   d a t a .   E v e r y   E E G   s i g na l   i s   de c o m po s e t o   v a r i o us   f r e que n c y   b a n ds   ut i l i z i ng  w a v e l e t   t r a n s f o r m .   T h i s   r e s ul t e f r o m   t h e   w a v e l e t   c oe ff i c i e n t s   r e p r e s e nt i n g   t h e   s i g n a l s   i d i f fe r e nt   f r e que n c y   b a n ds .   T h e s e   s ub - b a n d   s i g n a l s   c a pt u r e   t h e   i nh e r e n t   o s c i l l a t i o n s   i t h e   b ra i i nt e gra t e d   i nt o   v a r i o us   c o gn i t i v e   a n d   e m o t i o na l   s t a t e s .   -   S t a t i s t i c a l   f e a t u r e s a f t e r   w a v e l e t   de c o m p o s i t i o n ,   s t a t i s t i c a l   f e a t u r e s   a r e   e xt ra c t e f r o m   t h e   c o e ff i c i e n t s   of  w a ve l e t   f o r   e a c h   f r e que n c y   b a n d .   T h e s e   f e a t u r e s   i n c l u de   m e a n ,   v a r i a n c e ,   s ke w n e s s ,   k u r t o s i s ,   a nd  e n e r gy .   T h e s e   f e a t ur e s   e ff e c t i v e l y   a n a l y z e   t h e   c ha ra c t e ri s t i c s   o f   t h e   s i g n a l s ,   a l l o w i n g   t h e   m e t h o t o   d i f fe r e nt i a t e   a m o ng  v a r i o us   e m o t i o n a l   s t a t e s .   A   t o t a l   o f   128  f e a t u r e s   w e re   e xt ra c t e a n d   gi v e a s   i n p ut   t o   t h e   f e a t u r e   s e l e c t i o n   p h a s e   f o r   s e l e c t i n g   r e l e v a nt   f e a t u r e s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         Ine r t i a   f ac t or   an c r os s ov e r   s t r at e g y   bas e d   par t i c l e   s w a r m   opt i m i z at i on     ( Shi l pa   Som a k a l aha l l i   B y r e d dy )   1707   2. 4 .     F e atu r e   s e l e c t i o n   T h e   e xt r a c t e f e a t u r e s   a r e   p r o v i de d   a s   i n pu t   t o   t h e   f e a t u r e   s e l e c t i o n   p h a s e ,   w hi c h   s e l e c t s   t h e   r e l e v a n t   f e a t ur e s   f o r   c l a s s i f i c a t i o n .   I t h i s   r e s e a r c h,   t h e   i n e rt i a   f a c t o r   a nd   c r o s s ov e r   s t ra t e gy pa r t i c l e   s w a rm   o pt i m i z a t i o (IF CS - PSO) - b a s e f e a t u r e   s e l e c t i o n   m e t h o i s   us e d ,   w h i c e l i m i na t e s   i na pp r o p r i a t e   f e a t u r e s   a n pr o v i de s   t h e   r e l e v a n t   f e a t u r e s   f o r   e m o t i o c l a s s i f i c a t i o n.   T he   i n e r t i a   f a c t o ( )   c o n t r o l s   t h e   b a l a n c e   b e t w e e n   e xpl o r a t i o a n d   e xpl o i t a t i o n   i P S O .   A   hi g h   i n e r t i a   f a c t o r   s uppo r t s   e xpl o r a t i o n ,   w hi l e   a   l o w   i n e r t i a   f a c t o l e a ds   t o   e xpl o i t a t i o n .   T h e   i n e r t i a   i s   m i ni m i z e d   o v e r   i t e ra t i o ns   t o   t r a n s i t i o f r o m   e xpl o ra t i o t o   c o n v e r ge n c e .   T h e   c r o s s ov e r   s t ra t e gy   i n   P S O ,   i n s p i r e by   t h e   ge n e t i c   a l g o r i t hm   ( G A ) ,   w h e r e   s o l ut i o n s   e xc h a nge   da t a   t i m p r o v e   di v e r s i t y .   By   e m pl oy i n g   th e   c r o s s ov e r   p r o c e s s ,   go od  f e a t u r e   s ub s e t s   a r e   p r o duc e d ,   a n d   l o c a l   o pt i m a   a r e   a v o i de d.   T h e   c r o s s o ve r   p r o c e s s   a l l ow s   pa r t i c l e s   t o   e xc h a nge   f e a t ur e s ,   s u ppo r t i n t h e   a l go ri t hm   i n   r e t a i ni n us e f ul   t ra i t s   f r o m   v a r i o us   s o l ut i o n s .   T h e   IF CS - P S O   i s   a   s w a r m   o f   pa rt i c le s   t ha t   f l i e s   i t h e   s e a r c a r e a   to   s e e t h e   o pt i m u m   s o l ut i o n   [ 23].   E a c h   pa rt i c l e     in   a   D - d i m e n s i o n a l   a r e a   i n c l ude s   v e l oc i t y   a n d   po s i t i o n ,   a nd  i t s   r e s pe c t i v e   m a t h e m a t i c a l   f o rm ul a s   a r e   gi v e i n   (1 a n d   (2) .     = [ 1 , 2 , ,  ] ,       = 1 , 2 , ,                                   (1)     = [ 1 , 2 , ,  ] ,       = 1 , 2 , ,                               (2)     In   (1 ) - ( 2) ,   t h e     a n   r e p r e s e nt   t h e   v e l o c i t y   a n po s i t i o n   v e c t or s   o f   t h e   pa rt i c l e s ,     r e p r e s e nt s   t h e   n u m b e r   o f   di m e n s i o n s ,   a n d     r e p r e s e n t s   t h e   s i z e   o f   t h e   s w a r m .   I t h e   i ni t i a l   p ha s e   o f   t h e   IF CS - P S O   o pt i m i z a t i o p r o c e s s ,   t h e   po s i t i o n   a n v e l o c i t y   of   e a c h   p a r t i c l e   a r e   ra n do m l y   ge n e r a t e d   w i t h i a   r a nge .   I n   t h e   i t e ra t i v e   p r o c e s s   of   IF CS - P S O ,   e a c h   pa rt i c l e     i s   gu i de by     (gl o b a l   b e s t   p a r t i c l e ) ,   w h i c h   is   t h e   b e s t   pa r t i c l e   i de n t i f i e s o   f a r ,   a nd  i t s      (pe r s o n a l   b e s t   po s i t i o n )   to   upda t e   its   po s i t i o a nd  v e l o c i t y .   H e r e ,   t h e   i n e rt i a   f a c t o r   (IF o f   a da p t i v e   a dj us t m e n t   i s   us e t o   i m p rov e   t h e   c o n v e r ge n c e   ra t e   a nd  s e a r c h a b i l i t y   o t r a d i t i o n a l   P S O .   I t ra di t i o na l   P S O ,   t h e   i n e rt i a   w e i ght   i s   f i xe d,   a   l a r ge   i n e r t i a   w e i g h t   i s   us e f o r   g l o b a l   s e a r c h ,   w h i l e   a   s m a l l   i n e r t i a   w e i gh t   i s   us e f o r   l o c a l   s e a r c h .   T hi s   r e duc e s   bo t h   t h e   t h e   s e a r c ha b i l i t y   a n c o n v e r ge n c e   ra t e   o f   P S O .   S o ,   i t   i s   e s s e n t i a l   t o   a dj us t   t h e   i n e rt i a   f a c t o r   f o r   s e l f - a da p t i o n ,   a n d   t o   m o di fy   a n d   i n c r e a s e   t h e   pa r t i c l e   s i z e   du ri n t h e   gl o b a l   s e a r c h   t o   e nh a n c e   t h e   o pt i m i z a t i o n   p r o c e s s .   T h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m ul a   f o r   i n e rt i a   w e i ght   w i t h   an   a dj us t m e n t   s t ra t e gy   i s   gi v e n   i (3) .     = {  + (  ) ( ) , ( )  , ( ) >                                                                                                                           (3)     In  (3) ,      a n   r e p r e s e n t   t h e   c u rr e nt   m a x i m um   a n d   m i n i m um   IF s ,   r e s pe c t i v e l y .   ( . )   r e p r e s e n t s   t h e   f i t n e s s   f un c t i o n ,   w hi l e     r e p r e s e n t s   t h e   a v e r a g e   f i t n e s s   o f   a l l   pa rt i c l e s   a n d     r e p r e s e nt s   t h e   m i n i m u m   f i t n e s s   o f   a l l   pa rt i c l e s .   A f t e r   a dj us t i ng  t h e   IF   fo r   P S O ,   t h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m ul a   f o r   up da t i n g   t h e   po s i t i o i s   gi v e i (4)   a n (5).      ( + 1 ) =  ( ) + 1 1 (   ( )  ( ) ) + 2 2 ( ( )  ( ) )                             (4)      ( + 1 ) =  ( ) +  ( + 1 )               (5)     In  t h e s e   e qua t i o n s ,   ω n t   r e p r e s e n t s   t h e   i n e rt i a   f a c t o r   w i t h   t h e   a dj us t m e n t   s t ra t e gy .   c 1   a nd   c 2   r e p r e s e n t   t h e   c o e ff i c i e n t s   o f   c o gn i t i v e   a n s o c i a l   a c c e l e r a t i o n,   a n d   r 1   a n d   r 2   a r e   r a ndo m   v a r i a b l e s .   A f t e r   t h e   pa rt i c l e s   upda t e   t h e i po s i t i o a n d   v e l o c i t i e s ,   t h e i pe r s o n a l   b e s t   po s i t i o i s   up da t e d ,   a nd   t h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m ul a   i s   gi v e n   i (6) .   I t h e   (6) ,   t h e   pe r s o na l   b e s t   po s i t i o n   o f   a   p a r t i c l e   i s   upd a t e d   o n l y   i f   t h e   f i t n e s s   o f   t h e   ge n e r a t e p a rt i c l e   X i   i s   b e t t e t ha i t s   c u rre nt   f i t ne s s   P be st i .   T he   m a t he m a t i c a l   f o rm ul a   f o up d a t i ng   g be st   i s   g i v e i ( 7) .      ( + 1 ) = { ( + 1 )          ( ( + 1 ) ) < ( ( ) )  ( )                                                                                                                     (6)     ( + 1 ) = {  ( + 1 ) ,          (  ( + 1 ) ) < ( ( ) ) ( ) ,                                                                                                                                                                (7)     T h e   p r o c e s s   of   IF CS - P S O   i s   r e pe a t e un t i l   t h e   s t o ppi n g   c ri t e r i a   a r e   m e t .   T h e   s t o ppi n g   c ri t e r i a   a r e   po pul a t i o n   s i z e   o f   30  a nd  a   m a x i m um   o f   100   i t e r a t i o n s .   T he n ,   t h e   c r o s s ov e r   s t r a t e g y   i s   e m pl o y e t o   e n s u r e   po pul a t i o n   di v e r s i t y   i n   t r a di t i o na l   P S O .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   3 9 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 25 :   1 70 4 - 1 713   1708   2. 4 . 1.   C r o s s ov e r   s tr ate g   In  t h e   c r o s s o ve r   s t ra t e gy   of   IF CS - P S O ,     pa rt i c l e s   a r e   s o rt e b a s e o n   t h e i r   f i t n e s s ,   a n d   h a l f   o f   t h e   pa r t i c l e s   w i t h   t h e   h i g h e s t   f i t n e s s   a r e   di r e c t l y   c a rri e d   i n t o   t h e   f o l l ow i n g   ge n e ra t i o n.   T h e   r e m a i n i ng   h a l f   o f   t h e   pa r t i c l e s   a r e   c r o s s e d ,   a n d   t w o   a r e   ra n do m l y   s e l e c t e d   a s   p a r e nt s .   T h e   r e a l   num b e c r o s s i n g   t e c hn i q ue   i s   ut i l i z e d   t o   ge t   t w o   i n d i v i dua l s ,   a nd   t hi s   p ha s e   i s   r e pe a t e d   t i l l   2   i ndi v i du a l s   a r e   ge n e r a t e d.   B e fo r e   a n d   a f t e t h e   c r o s s ove r ,   a l l   p a r t i c l e s   a r e   s o r t e d   b a s e o t h e i f i t n e s s ,   a n d   ha l f   o f   t h e   p a r t i c l e s   w i t h   t h e   h i g h e s t   f i t n e s s   a r e   s e l e c t e d   fo r   t h e   n e xt   ge n e ra t i o n.   A d di t i o na l l y ,   pa r t i c l e s   t ha t   di d   n o t   p a r t i c i pa t e   i t h e   c r o s s ove r   p r o c e s s   a r e   i n c l ude t o   i n c r e a s e   t h e   po pul a t i o n   f urt h e r .   T hi s   s t ra t e gy   e nha n c e s   po pul a t i o n   d i v e r s i t y   by   pr e s e r v i n t h e   b e s t   i n di v i du a l s   a nd   t h e   a b i l i t y   o f   gl o b a l   o pt i m um   i s   i n c r e a s e d.   T h e   s e l e c t e r e l e v a n t   f e a t u r e s   o f   101   a r e   g i v e n   a s   i n put   t o   t h e   c l a s s i f i c a t i o p h a s e   t o   c l a s s i fy   t h e   di f f e r e n t   c l a s s e s   of   e m o t i o n s .     2. 5 .   C l as s i fi c ati o n   u s i n s e l f - att e n ti o n   w i th   G R U   In  t h i s   r e s e a r c h,   t h e   s e l f - atte n t i o w i t G R U   m e t h o i s   u s e t o   c l a s s i f y   t h e   di f f e r e n t   c l a s s e s   o e m o t i o n s .   T h e   G R U   i s   a   v a r i a nt   o f   l o n g   s h o r t - t e r m   m e m o r y   (L S T M ),   w hi c ha s   a   s i m p l e a r c hi t e c t u r e   t h a L S T M   a n d   e f fe c t i ve l y   c a pt ur e s   l o n g - t e rm   s e ri e s   i s e que n t i a l   d a t a   l i ke   E E G   s i g na l s   [24 ] [ 2 5].   T h e   pa r a m e t e r s   us e i t h e   G R U   m o de l   i n c l u de   a   l e a rni ng  ra t e   o f   0. 0001 ,   t h e   a da m   o pt i m i z e r,   a   b i na r y - c r o s s   e n t r o py   l os s   f un c t i o n ,   a   b a t c h   s i z e   o f   32 ,   a nd  10   e po c h s .   T h e   G R U   m a j o r l y   h a s   t w o   ph a s e s ,   s uc h   a s   t h e   upda t e   a nd   t h e   r e s e t   ga t e .   L e t   t h e   i nput   d a t a   a t   t i m e     be   r e p r e s e n t e a s   .   T h e   upd a t e   ga t e   de t e r m i n e s   w hi c h   s t a t e   da t a   f r o m   t h e   pa s t   r e j e c t e d.   W h en   p a s t   s t a t e   da t a   1   a nd    a r e   f e in to   t h e   p r e s e nt   s t a t e   ,   t h e   hi g h e r   t h e   v a l ue   o f   t h e   upd a t e   ga t e ,   t h e   m o r e   s t a t e   da t a   i s   p r o v i de f r o m   t h e   p a s t .   T h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m ul a   f o r   c a l c ul a t i n g   t h e   v a l ue   o f   t h e   upda t e   g a t e   i s   g i v e n   i ( 8).     = ( + 1 + )                                                               (8)     In  ( 8),     r e p r e s e nt s   t h e   s i gm o i d   f u n c t i o n,     r e p r e s e n t s   b i a s   o f   t he   upd a t e   ga t e ,     r e p r e s e n t   w e i ght s   of   t h e   upda t e   ga t e .   T h e   r e s e t   g a t e   de t e rm i n e s   t h e   e xt e n t   t o   w h i c p a s t   s t a t e   da t a   c o nt r i b ut e s   t o   t h e   p r e s e nt   s t a t e .   A   s m a l l e r e s e t   g a t e   v a l ue   i n di c a t e s   m i ni m a l   i n f l ue n c e   f r o m   pa s t   s t a t e   d a t a   o t h e   c u rr e n t   s t a t e .   T h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m u l a   f o r   t h e   r e s e t   ga t e   i s   gi v e i (9) .     = ( + 1 + )                                                       (9)     In   (9),     r e p r e s e n t s   t h e   r e s ul t   o f   t h e   r e s e t   ga t e   at   t i m e     r e pr e s e n t s   t h e   b i a s   o f   t h e   r e s e t   ga t e ,   a n d     a n   r e p r e s e n t   t h e   w e i gh t s   o f   t h e   r e s e t   ga t e .   T h e   o ut pu t   g a t e     o f   G RU   i s   a f fe c t e by   , ,    1 T h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m ul a   f o r   c a l c ul a t i n g   t h e   o ut put   ga t e   i s   gi v e n   i n   (1 0)  a n ( 11).   I t h e   b e l ow   e qua t i o n s ,   t h e     r e p r e s e n t s   m ul t i p l i c a t i o n   o pe ra t i o n.   A f t e r   t h a t ,   t h e   s e l f a t t e nt i o n   m e c h a ni s m   i s   us e t o   f oc us   m o r e   e ffe c t i ve l y   o n   e m o t i o n s   i n   t h e   s i g n a l s   a nd  m i t i g a t e   t h e   g ra d i e nt   v a n i s hi n g   i s s ue .     ̂ = ( [ 1 ] , )                       (10)     = 1 + ( 1 ) ̂                                                     (11)     2. 5 . 1.   S e l f - att e n ti o n   l a ye r   T h e   a t t e n t i o m e c ha n i s m   i s   e m p l oy e by   G RU   t o   l e a rn  t h e   s i g ni f i c a nt   a n d   i n s i g n i f i c a n t   p ha s e s   of  f e a t ur e s .   A   w e i gh t   i s   a p pl i e d   t o   e a c h   i nput   b a s e o t h e   i n t e r a c t i o n   a m o n g   i n p ut   t e r m s .   Co n s i de r   t h e   i nput   s e que n c e   = [ 1 , 2 , , ]   a n d   t h e   o ut put   s e que n c e   a s   = [ 1 , 2 , , ] .   I ni t i a l l y ,   t hr e e   w e i ght   m a t ri c e s   a r e   m ul t i p l i e d   w i t h   t h e   i n pu t   m a t ri x   .   T h e     i s   t r a n s f o r m e d   i n t o   t hr e e   d i f fe r e nt   m a t ri c e s :   , ,    .   T h e   n o rm a l i z e v a l ue s   a r e   m ul t i p l i e b y   t h e   w e i gh t s   o f   m a t ri c e s   ,   a nd  t h e   m a t h e m a t i c a l   f o r m ul a s   for   t h e   di f fe r e nt   m a t r i c e s   a r e   gi v e n   i (12)   t o   (14 ).   =                                           (12)     =                                                                                                                                 (13)     =                                                                                                                                 (14)     T h e   s i m i l a ri t y   a m o n g     a nd     i s   t h e m e a s u re d .   T he   f o rm u l a   f o r   t h e     m a t ri x   i nc l u de s   q ue r y   v e c t o rs ,   r e p re s e nt e a s   = [ 1 , 2 , , ] .   T he     m a t ri i nc l u de s   ke y   v e c t o rs ,   re p re s e nt e d   a s   = [ 1 , 2 , , ] .   T h e     m a t ri x   i n c l ude s   v a l ue   v e c t o r s ,   r e p r e s e nt e d   a s   = [ 1 , 2 , , ] .   T h e   s i m i l a ri t y   i s   m e a s u re d   by   q - v e c t o r s   w i t m u l t i p l e   k - v e c t o rs ,   a nd   t he s e   s i m i l a ri t y   s c o r e s   a re   t he n o rm a l i z e d   b y   s o f t m a x   f u n c t i o n.   A t   l a s t ,   t he   w e i g Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         Ine r t i a   f ac t or   an c r os s ov e r   s t r at e g y   bas e d   par t i c l e   s w a r m   opt i m i z at i on     ( Shi l pa   Som a k a l aha l l i   B y r e d dy )   1709   c o e f f i c i e n t s     a re   de ri v e d .   T he   m a t h e m a t i c a l   f o rm u l a s   a re   gi v e f ro m   ( 1 5)   t o   (1 7) .   A t   l a s t ,   t he   do t   p r o d uc t   f o r   t h e   a t t e nt i o s c o r e   i s   s c a l e d ,   a nd   t h e   m a t he m a t i c a l   f o rm u l a   i s   g i v e i ( 18 ) .     = ( ( , ) , )                                                                                     (15)     =  = 1                                     (16)     =  (  ( , ) ) = 1           (17)     =  ( )                                                                           (18)       3.   EX P ER I M EN TA R ES U L TS   T h e   p r o po s e t e c hni que   i s   s i m u l a t e in   a   py t h o 3. 10. 1 2   e n v i r o n m e n t   w i t h   t h e   c o n f i gu ra t i o n s   of  W i n do w s   10  (64  b i t O S ,   I nt e l   c o r e   i p r o c e s s o r ,   a n 8 G B   R A M .   T h e   m e t ri c s   us e fo r   e v a l ua t i ng  t h e   pr o po s e t e c hn i que   a r e   a c c ura c y ,   r e c a l l ,   p r e c i s i o n ,   a n d   F 1 - s c o r e   fo r   t w o   di f fe r e nt   c l a s s e s :   v a l e n c e   a nd  a r o us a l .   A ddi t i o na l l y ,   t h e   a c c ura c y   gr a p h s ,   l o s s   gra p h s ,   c o n f us i o n   m a t r i x ,   a n d   R e c e i v e r   O pe r a t i o Cu r v e   (R O C)   a r e   e v a l ua t e d   f o r   b o t h   c l a s s e s   o f   v a l e n c e   a n d   a r o us a l .     In  T a b l e   1,   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   IF CS - P S O   a l go r i t h m   i s   e v a l ua t e d   w i t di f f e r e n t   m e t ri c s   f o r   t h e   t w c l a s s e s   of   a r o us a l   a n v a l e n c e .   T h e   e xi s t i n g   a l go r i t hm s   c o n s i de r e f o r   e v a l ua t i n t h e   pe r f o r m a n c e   o f   P S O   a r e   t h e   M e m e t i c   O pt i m i z a t i o n   A l go r i t h m   (M O A ),   B a t   O pt i m i z a t i o n   A l go ri t hm   (B O A ),   a nd   S p i de M o n ke y   O pt i m i z a t i o n   (S M O ) .   T h e   p r o po s e IF CS - P S O   a l go r i t hm   a c hi e v e d   98. 79%  a c c ur a c y ,   98. 21%   p r e c i s i o n,   99. 10 r e c a l l ,   a n d   98 . 65%   F 1 - s c o r e   for   t h e   v a l e n c e   c l a s s .   T h e   p r o po s e IF CS - P S O   a l go r i t hm   a c hi e v e d   98. 03 a c c ur a c y ,   98. 0 7%  p r e c i s i o n ,   98 . 17 r e c a l l ,   a nd  9 8. 1 3%  F 1 - s c o r e   for   t h e   a r o us a l   c l a s s .         T a b l e   1 .   P e r f o r m a n c e   o f   IF CS - P S O   b a s e fe a t u r e   s e l e c t i o n   a l go r i t hm   A l g o ri t h m s   Cl a s s e s   A c c u ra c y   ( % )   P re c i s i o n   ( % )   Re c a l l   (% )   F1 - s c o r e   ( % )   M O A   V a l e n c e   9 3 . 7 1   9 3 . 6 5   9 3 . 8   9 3 . 7 2   A r o u s a l   9 4 . 3 6   9 4 . 4 2   9 4 . 4 9   9 4 . 4 5   BO A   V a l e n c e   8 5 . 0 2   8 4 . 8 8   8 5 . 1 3   8 5 . 0 0   A r o u s a l   8 5 . 2 8   8 5 . 1 5   8 5 . 5 4   8 5 . 3 4   SMO   V a l e n c e   7 5 . 9 3   7 5 . 8   7 5 . 9 9   7 5 . 8 9   A r o u s a l   7 6 . 2 1   7 6 . 1   7 6 . 2 9   7 6 . 2   IF CS - P S O   V a l e n c e   9 8 . 7 9   9 8 . 2 1   9 9 . 1 0     9 8 . 6 5   A r o u s a l   9 8 . 0 3   9 8 . 0 7   9 8 . 1 7   9 8 . 1 3       In  T a b l e   2,   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   S A   w i t h   G R U   a l go ri t hm   i s   e v a l ua t e w i t di f f e r e n t   m e t ri c s   f o r   t h e   t w o   c l a s s e s   of   a r o us a l   a n d   v a l e n c e .   T h e   e xi s t i ng  c l a s s i f i e r s   c o n s i de r e f o r   e v a l ua t i ng  t h e   pe r f o r m a n c e   o S A   w i t h   G R U   a r e   CN N L S T M ,   a nd  r e c u rr e nt   n e u ra l   n e t w o r (R N N ).   T h e   p r o po s e A t t e n t i o n   w i t h   G R U   c l a s s i f i e r   a c hi e v e d   98. 79%   a c c u r a c y ,   98. 21 p r e c i s i o n ,   99 . 10%  r e c a l l ,   a nd  98. 6 5%  F 1 - s c o r e   f o r   t h e   v a l e n c e   c l a s s .   T h e   p r o po s e S A   w i t G R U   a c h i e v e d   98. 03%   a c c u r a c y ,   98. 07%  p r e c i s i o n ,   98 . 17%   r e c a l l ,   a nd  98 . 13 F 1 - s c o r e   fo r   t h e   a r o us a l   c l a s s .     T a b l e   2 .   P e r f o r m a n c e   o f   A t t e nt i o w i t h   G R U   b a s e c l a s s i f i e r   Cl a s s i fi e r s   Cl a s s e s   A c c u ra c y   ( % )   P re c i s i o n   ( % )   Re c a l l   (% )   F1 - s c o r e   ( % )   CN N - L S T M   V a l e n c e   9 1 . 7 8   9 1 . 3 4   9 1 . 9 1   9 1 . 6 2   A r o u s a l   9 2 . 4 5   9 2 . 6 7   9 2 . 5 3   9 2 . 6   L S T M   V a l e n c e   8 3 . 8 5   8 3 . 6 7   8 3 . 9 2   8 3 . 7 9   A r o u s a l   8 4 . 3 2   8 4 . 5   8 4 . 2 7   8 4 . 3 8   RN N   V a l e n c e   8 9 . 4 4   8 9 . 4 6   8 9 . 4 5   8 9 . 4 5     A r o u s a l   9 0 . 8 7   9 0 . 7 2   9 1 . 1 3   9 0 . 9 2   S A   w i t h   G R U   V a l e n c e   9 8 . 7 9   9 8 . 2 1   9 9 . 1 0     9 8 . 6 5   A r o u s a l   9 8 . 0 3   9 8 . 0 7   9 8 . 1 7   9 8 . 1 3       In  T a b l e   3,   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   IF CS - P S O   a l go r i t hm   i s   e v a l ua t e d   w i t d i f fe r e nt   i n e r t i a   f a c t o a n d   c r o s s ove r   s t a rt e gi e s   f o r   t h e   t w o   c l a s s e s   o f   a r o us a l   a n d   v a l e nc e .   T h e   a l go ri t hm s   l i ke   IF CS - M O A ,   IF CS - B O A ,   a n d   IF CS - S M O   a r e   c o n s i de r e t o   e v a l u a t e   t h e   pe r f o r m a n c e   of   t h e   IF CS - P S O   a l go ri t hm .   T h e   p r o po s e IF CS - P S O   a l go r i t hm   a c h i e v e 98. 0 3%  a c c ura c y ,   98 . 07%   p r e c i s i o n ,   98. 17%   r e c a l l ,   a n d   98 . 13%   F 1 - s c o r e   f o r   t h e   a r o us a l   c l a s s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   3 9 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 25 :   1 70 4 - 1 713   1710   T a b l e   3 .   P e r f o r m a n c e   o f   di f fe r e n t   i n e rt i a   f a c t o a n d   c r o s s ove s t a rt e gy   A l g o ri t h m s   Cl a s s e s   A c c u ra c y   ( % )   P re c i s i o n   ( % )   Re c a l l   (% )   F1 - s c o r e   ( % )   IF CS - M O A   V a l e n c e   9 1 . 7 2   9 1 . 4 8   9 1 . 9 3   9 1 . 6 5   A r o u s a l   9 2 . 2 8   9 2 . 6 7   9 2 . 8 5   9 2 . 6 1   IF CS - BO A   V a l e n c e   8 7 . 4 1   8 6 . 7 2   8 8 . 1 9   8 7 . 5 8   A r o u s a l   8 6 . 9 4   8 7 . 2 6   8 7 . 8 2   8 7 . 4 9   IF CS - S M O   V a l e n c e   7 8 . 1 5   7 7 . 6 4   7 8 . 9 2   7 8 . 4 7   A r o u s a l   7 4 . 3 6   7 4 . 1 8   7 4 . 7 1   7 4 . 5 3   IF CS - P S O   V a l e n c e   9 8 . 7 9   9 8 . 2 1   9 9 . 1 0     9 8 . 6 5   A r o u s a l   9 8 . 0 3   9 8 . 0 7   9 8 . 1 7   9 8 . 1 3       In  T a b l e   4 ,   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   di f f e r e n t   e m o t i o n s   i s   e v a l u a t e w i t m e t r i c s   s uc a s   p r e c i s i o n,   r e c a l l ,   a n F 1 - s c o r e .   T h e   d i f fe r e nt   e m o t i o n s ,   s uc h   a s   s a d ,   a n g r y ,   r e l a xe d ,   a nd  ha ppy ,   a r e   c o n s i de r e t o   e v a l ua t e   t h e   pe r f o r m a n c e .   T h e   a v e r ge   p r e c i s i o n   o b t a i n e d   i s   9 8. 41 %,   t he   r e c a l l   i s   98 . 43% ,   a n d   t h e   F 1 - s c o r e   i s   98. 42%   a c r o s s   t h e   d i f f e r e n t   e m o t i o n s .       T a b l e   4 .   D i f f e r e n t   e m o t i o e v a l ut a i o n   D i ffe r e n t   e m o t i o n s   P re c i s i o n   ( % )   Re c a l l   (% )   F1 - s c o r e   ( % )   S a d   9 8 . 2 6   9 9 . 0 8   9 8 . 6 7   A n g r y   9 8 . 9 7   9 8 . 5 7   9 8 . 7 7   Re l a x e d   9 8 . 4 7   9 8 . 1 7   9 8 . 3 2   H a p p y   9 7 . 9 6   9 7 . 8 8   9 7 . 9 2   A v e ra g e   9 8 . 4 1   9 8 . 4 3   9 8 . 4 2       F i gu r e s   2   a n d   3   r e p r e s e n t   t h e   a c c ur a c y   v s .   e poc h   g ra p h s   for   t h e   v a l e n c e   a n d   a r o us a l   c l a s s e s .   I F i gu r e   2,   t h e   v a l i d a t i o n   a c c ur a c y   s t a rt s   h i g h e r   t h a t h e   t ra i ni n a c c ur a c y ,   r e p r e s e n t i n t h a t   t h e   c l a s s i f i e r   i s   w e l l   ge n e r a l i z a b l e   a n d   pe r f o r m s   w e l l   o t h e   v a l i d a t i o s e t .   F i gu r e s   4   a n d   5   r e p r e s e nt   t h e   c o n f us i o m a t ri x   f o r   t h e   v a l e n c e   a n d   a r o us a l   c l a s s es T h e s e   f i gu r e s   s h o w   t h a t   t he   c l a s s i f i e r   pe r f o r m s   w e l l ,   w i t h i g h   r e c a l l   a n d   pr e c i s i o f o r   b o t c l a s s e s .   T h e   a c c u r a c y   i s   a pp r o xi m a t e l y   98. 5% .   T h e   m e t h o i s   e ff i c i e n t   i c l a s s i f y i n C l a s s   i n s t a n c e s   w i t h   hi g r e c a l l .   F i gu r e   6   b e l ow   r e p r e s e n t s   t h e   c o n f us i o m a t ri f o r   di f f e r e n t   e m o t i o n s .               F i gu r e   3 .   A c c ura c y   v s   e poc h   o a r o us a l   c l a s s   F i gu r e   4 .   Co n f us i o n   m a t r i x   f o r   v a l e n c e   c l a s s             F i gu r e   5 .   Co n f us i o n   m a t r i x   f o r   a r o us a l   c l a s s     F i gu r e   6 .   Co n f us i o n   m a t r i x   f o r   d i f fe r e nt   e m o t i o n s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         Ine r t i a   f ac t or   an c r os s ov e r   s t r at e g y   bas e d   par t i c l e   s w a r m   opt i m i z at i on     ( Shi l pa   Som a k a l aha l l i   B y r e d dy )   1711   3. 1 .   C o m p ar ati v e   an a l ys i s   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   IF CS - P S O   a n d   a t t e nt i o w i t G RU   m e t h o i s   c o m pa r e w i t e xi s t i ng  r e s e a r c l i ke   CN N   [16] ,   V M D   a n d   D N N   [17] ,   1D - CN N   [ 18] ,   a nd   M D - D E   B i L S T M   [20]   o t h e   D E A P ,   M A H N O B - H CI ,   a n d   S E E D   da t a s e t s   w i t V a l a n c e   a nd  A ro us a l   c l a s s e s .   T h e   p r o po s e IF CS - P S O   a n d   S A   w i t G R U   m e t h o d   a c h i e v e d   98. 7 9%   a c c u r a c y   o n   t h e   v a l e n c e   c l a s s   a nd   98 . 03%   a c c ur a c y   on   t h e   A r o us a l   c l a s s .   T h e   r e l e v a nt   f e a t u r e s   a r e   s e l e c t e us i n g   t h e   IF CS - P S O   a l go ri t hm   f o c l a s s i f i c a t i o n .   T h e   pe r f o r m a n c e   o t r a d i t i o n a l   P S O   i s   i m p r o v e by   us i n g   t h e   i n e r t i a   f a c t o a nd  c r o s s ov e r   s t r a t e gy ,   w h i c i m p r o v e s   t h e   s e a r c h a b i l i t y ,   c o n v e r ge n c e   r a t e ,   a n d   po pul a t i o n   d i v e r s i t y   o f   P S O   fo r   s e l e c t i ng  t h e   r e l e v a nt   f e a t u r e s .   C l a s s i f i c a t i o n   i s   t h e n   pe r f o r m e us i ng  S A   w i t h   G R U   t o   c l a s s i fy   t h e   t w o   c l a s s e s   w i t h   hi g c l a s s i f i c a t i o n   a c c ur a c y   w h e n   c o m pa r ed   to   e xi s t i n r e s e a r c h.   T a b l e   p r e s e n t s   t h e   c o m pa ra t i v e   a na l y s i s   of   t h e   IF CS - PSO  w i t h   t h e   G RU   m e t h o d.   T h e   f o l l ow i n g   t a b l e   c o m pa r e s   t h e   pr o po s e m e t h o w i t h   t h e   D E A P ,   S E E D ,   a nd  M A H N O B - H CI  da t a s e t s   o n   t h e   v a l e n c e   a n d   a r o us a l   e m o t i o na l   c l a s s e s .       T a b l e   5 .   Co m p a r a t i v e   A n a l y s i s   o f   IF CS - P S O   a n d   A t t e nt i o n   w i t G R U   m e t h o d   M e t h o d s   D a t a s e t   Cl a s s e s   A c c u ra c y ( % )   CN N   [1 6 ]   D E A P         V a l e n c e   9 6 . 6 3   A r o u s a l   9 7 . 1 5   M A H N O B - H CI   V a l e n c e   9 6 . 6 9   A r o u s a l   9 6 . 2 6   V M D   a n d   D N N   [1 7 ]   D E A P   V a l e n c e   6 2 . 5 0   A r o u s a l   6 1 . 2 5   1D - CN N   [1 8 ]   D E A P   V a l e n c e   9 8 . 4 3   A r o u s a l   9 7 . 6 5   S E E D     8 1 . 5 4   MD - D E   Bi L S T M   [2 0 ]   D E A P   V a l e n c e   7 3 . 5   A r o u s a l   75   S E E D     7 6 . 2 9   P ro p o s e d   I F C S - P S O   a n d   S A   w i t h   G R U   m e t h o d   D E A P   V a l e n c e   9 8 . 7 9   A r o u s a l   9 8 . 0 3   M A H N O B - H CI   V a l e n c e   9 7 . 2 4   A r o u s a l   9 6 . 8 5       3. 2 .   D i s c u s s i o n   T h e   r e s ul t s   o f   t h e   p r o po s e IF CS - P S O   a n S A   w i t h   G RU   m e t h o a r e   de s c ri b e w i t h   t h e   e x p e ri m e nt a l   s e t u p   a nd   e v a l u a t e d   a g a i ns t   e x i s t i ng   m e t ho d s .   C o m p a re d   t o   s o m e   e x i s t i ng   re s e a rc l i k e   C N N   [ 1 6 ] ,   V M D   a n D N N   [1 7] ,   a n d   1D - CN N   [1 8]  o n   t h e   D E A P ,   M A H N O B - H CI ,   a n S E E D   d a t a s e t s   w i t h   V a l a n c e   a n A r o us a l   c l a s s e s .   T h e   a c c ura c y ,   l o s s ,   c o n f us i o n   m a t ri x ,   a n d   R O c ur v e   a r e   a n a l y z e t o   s h o w   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   c l a s s i f i e r.   T h e   e xi s t i n g   CN N   [1 6]  m e t ho do e s   n o t   r e s i z e   t h e   s i g na l s ,   w hi c h   a f f e c t s   t h e   pe r f o r m a n c e   o f   t h e   m o de l .   T h e   V M D   a n d   D N N   [17 ]   m e t h o ds   us e   t h e   e nt i r e   s e t   o f   f e a t u r e s   f o r   c l a s s i f i c a t i o n,   w h i c m i ni m i z e s   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .   T h e   1D - CN N   [18]  m e t h o s uf f e r s   f r o m   t h e   g ra d i e nt   v a ni s h i n g   pr o b l e m   d u r i n g   t r a i n i ng ,   w hi c a l s o   m i ni m i z e s   t h e   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .   H ow e ve r ,   i t hi s   r e s e a r c h ,   r e l e v a nt   f e a t u r e s   a r e   s e l e c t e us i n g   t h e   IF CS - P S O   a l go r i t hm   fo r   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e   pe r f o r m a n c e   o f   t r a d i t i o n a l   P S O   i s   i m p r o v e by   us i n g   t h e   i n e rt i a   f a c t o a n d   c r o s s ove r   s t ra t e g y ,   w h i c h   i m p r o v e s   t h e   s e a r c h a b i l i t y ,   c o n v e r ge n c e   r a t e ,   a n d   po pul a t i o n   d i v e r s i t y   of   P S O   f o r   s e l e c t i n g   r e l e v a n t   f e a t u r e s .   T h e n ,   c l a s s i f i c a t i o n   i s   pe r f o r m e d   us i n g   S A   w i t G R U ,   w h i c c l a s s i f i e s   t h e   t w o   c l a s s e s   w i t hi g c l a s s i f i c a t i o a c c ura c y   w h e n   c o m pa r e t o   e xi s t i ng  r e s e a r c h.       4.   C O N C LU S I O N   T h e   e ff i c i e n t   e m o t i o n   c l a s s i f i c a t i o a pp r o a c i s   de v e l o pe t o   c l a s s i fy   di f fe r e n t   c l a s s e s   o f   e m o t i o n s   i n   E E G   s i g n a l s .   H e r e ,   t h e   D E A P ,   S E E D ,   a n d   M A H N O B - H CI  d a t a s e t s   c o n t a i n i n g   E E G   s i g n a l s   a r e   us e d ,   a n d   i t   i s   p r e - p r o c e s s e us i ng  r e s i z i n g .   T h e   r e s i z i ng  p r o c e s s   a dj us t s   t h e   E E G   s i g n a l s   t o   a   u n i f o rm   ra n ge ,   a n d   t h e   s i g n a l s   a r e   l a b e l l e us i ng  l a b e l l e e n c o di n g .   T h e n ,   m e a n i n gf ul   f e a t u r e s   a r e   e xt ra c t e us i ng  w a v e l e t   de c o m po s i t i o n ,   w hi c e xt ra c t s   s t a t i s t i c a l   f e a t u r e s   t o   di f f e r e nt i a t e   b e t w e e n   t h e   d i f f e r e n t   e m o t i o c l a s s e s .   T h e   IF CS - PSO - b a s e f e a t ur e   s e l e c t i o n   a l go ri t hm   i s   de v e l o p e d,   w h i c h   e l i m i n a t e s   i rr e l e v a nt   f e a t u r e s   a n d   p r o v i de s   t h e   m o s t   s i g ni f i c a n t   f e a t u r e s   f o r   c l a s s i f i c a t i o n.   T h e   v a ri o us   c l a s s e s   of   e m o t i o n s   a r e   c l a s s i f i e us i n g   t h e   S A   w i t G R U   m e t h o d ,   w h i c i m p r o v e s   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e   a n d   p r o v i de s   h i g c l a s s i f i c a t i o a c c u r a c y .   I n   t h e   f ut u r e ,   a   p r e - t ra i n e d   m o de l   c a b e   us e f o r   f e a t u r e   e xt r a c t i o t o   e xt ra c t   de e f e a t u r e s   t o   f urt h e r   e nha n c e   c l a s s i f i c a t i o pe r f o r m a n c e .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                                IS S N :   2502 - 4752   In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i V o l .   3 9 ,   N o .   3 ,   S e pt e m b e r   20 25 :   1 70 4 - 1 713   1712   F U N D I N G   I N F O R M A TI O N     A ut h o r s   s t a t e   n o   f un d i n g   i n v o l v e d.       A U TH O R   C O N TR I B U TI O N S   S TA T EM EN   T h i s   j o urna l   us e s   t h e   Co n t ri b ut o R o l e s   T a xo n o m y   (CR e di T t o   r e c o gn i z e   i n d i v i dua l   a ut h o c o n t ri b ut i o n s ,   r e duc e   a ut h o r s hi p   di s pu t e s ,   a n d   f a c i l i t a t e   c o l l a bo r a t i o n.       N am e   o A u th o r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   S h i l p a   S o m a k a l a ha l l i   By r e dd y                               D a n di na s h i v a ra   R e v a nn a   S h a s hi ku m a r                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r m a l   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e s o u rc e s   D   :   D a t a   Cu ra t i o n   O   :   W ri t i n g   -   O ri g i n a l   D ra ft   E   :   W ri t i n g   -   Re v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi s u a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P ro j e c t   a d m i n i s t ra t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i s i t i o n         C O N F LI C O F   I N T ER ES S TA T EM EN   A ut h o r s   s t a t e   n o   c o n f l i c t   o f   i nt e r e s t .       D A TA   A V A I LA B I LI T Y     T h e   d a t a   t ha t   s uppo r t   t h e   f i n di ngs   o f   t hi s   s t udy   a r e   o pe nl y   a v a i l a b l e   i D E A P ,   M A H N O B - H CI,   a n d   S E E D   a t   ht t ps : / / w w w . ka ggl e . c o m / d a t a s e t s / s a m n i ko l a s / e e g - da t a s e t ,   ht t ps : / / w w w . ka ggl e . c o m / da t a s e t s /   s a m n i ko l a s / e e g - da t a s e t ,   a nd    h t t ps : / / b c m i . s j t u . e du. c n / h o m e / s e e d/   r e f e r e n c e   n u m b e r s   [20 ] - [22] .       R EF ER EN C ES   [1 ]   S .   T .   A u n g   e t   a l . ,   E n t r o p y b a s e d   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   fro m   m u l t i c h a n n e l   E E G   s i g n a l s   u s i n g   a rt i fi c i a l   n e u ra l   n e t w o rk ,   Co m p u t a t i o n a l   In t e l l i g e n c e   a n d   Ne u r o s c i e n c e ,   v o l .   2 0 2 2 ,   n o .   1 ,   p .   6 0 0 0 9 8 9 ,   O c t .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 6 0 0 0 9 8 9 .   [2 ]   S .   Ba g h e r z a d e h ,   K .   M a g h o o l i ,   A .   S h a l b a f,   a n d   A .   M a g h s o u d i ,   R e c o g n i t i o n   o f   e m o t i o n a l   s t a t e s   u s i n g   f r e q u e n c y   e ffe c t i v e   c o n n e c t i v i t y   m a p s   t h r o u g h   t ra n s fe r   l e a rn i n g   a p p r o a c h   f r o m   e l e c t r o e n c e p h a l o g ra m   s i g n a l s ,   B i o m e d i c a l   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   Co n t r o l ,   v o l .   7 5 ,   p .   1 0 3 5 4 4 ,   M a y .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 2 . 1 0 3 5 4 4 .   [3 ]   O .   S a h a ,   M .   S .   M a h m u d ,   S .   A .   F a t t a h ,   a n d   M .   S a q u i b ,   A u t o m a t i c   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   f ro m   m u l t i - b a n d   E E G   d a t a   b a s e d   o n   a   d e e p   l e a r n i n g   s c h e m e   w i t h   e ffe c t i v e   c h a n n e l   a t t e n t i o n ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   2 3 4 2 - 2 3 5 0 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 2 2 . 3 2 2 4 7 2 5 .   [4 ]   T .   D h a ra ,   P .   K .   S i n g h ,   a n d   M .   M a h m u d ,   A   f u z z y   e n s e m b l e - b a s e d   d e e p   l e a r n i n g   m o d e l   f o E E G - b a s e d   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n ,   Co g n i t i v e   Co m p u t a t i o n ,   v o l .   1 6 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 6 4 - 1 3 7 8 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 2 5 5 9 - 023 - 1 0 1 7 1 - 2 .   [5 ]   X .   L i n ,   J .   C h e n ,   W .   M a ,   W .   T a n g ,   a n d   Y .   W a n g ,   E E G   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   i m p r o v e d   g ra p h   n e u ra l   n e t w o rk   w i t h   c h a n n e l   s e l e c t i o n ,   Co m p u t e r   M e t h o d s   a n d   P r o g r a m s   i n   B i o m e d i c i n e ,   v o l .   2 3 1 ,   p .   1 0 7 3 8 0 ,   A p r.   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c m p b . 2 0 2 3 . 1 0 7 3 8 0 .   [6 ]   M .   Ra m z a n ,   a n d   S .   D a w n ,   F u s e d   CN N - L S T M   d e e p   l e a rn i n g   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   m o d e l   u s i n g   e l e c t ro e n c e p h a l o g ra p h y   s i g n a l s ,   T h e   In t e r n a t i o n a l   j o u r n a l   o f   n e u r o s c i e n c e ,   v o l .   1 3 3 ,   n o .   6 ,   p p .   5 8 7 - 5 9 7 ,   A u g .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 0 2 0 7 4 5 4 . 2 0 2 1 . 1 9 4 1 9 4 7 .   [7 ]   X .   W a n g ,   Y .   M a ,   J .   Ca m m o n ,   F .   F a n g ,   Y .   G a o   a n d   Y .   Z h a n g ,   S e l f - s u p e rv i se d   E E G   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   m o d e l s   b a s e d   o n   CN N ,   i n   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Ne u r a l   S y s t e m s   a n d   R e h a b i l i t a t i o n   E n g i n e e r i n g ,   v o l .   3 1 ,   p p .   1 9 5 2 - 1 9 6 2 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T N S RE . 2 0 2 3 . 3 2 6 3 5 7 0 .     [8 ]   G .   X u ,   W .   G u o ,   a n d   Y .   W a n g ,   S u b j e c t - i n d e p e n d e n t   E E G   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   w i t h   h y b ri d   s p a t i o - t e m p o ra l   G R U - C o n v   a rc h i t e c t u re ,   M e d i c a l   &   B i o l o g i c a l   E n g i n e e r i n g   &   Co m p u t i n g ,   v o l .   6 1 ,   n o .   1 ,   p p .   6 1 - 7 3 ,   N o v .   2 0 2 2 ,     d o i : 1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 5 1 7 - 022 - 0 2 6 8 6 - x.   [9 ]   Y .   W e i ,   Y .   L i u ,   C.   L i ,   J .   C h e n g ,   R.   S o n g ,   a n d   X .   C h e n ,   T C - N e t :   A   t ra n s fo r m e r   c a p s u l e   n e t w o rk   f o r   EEG - b a s e d   e m o t i o n   re c o g n i t i o n ,   Co m p u t e r s   i n   B i o l o g y   a n d   M e d i c i n e ,   v o l .   1 5 2 ,   p .   1 0 6 4 6 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p b i o m e d . 2 0 2 2 . 1 0 6 4 6 3 .   [1 0 ]   Y .   Z h e n g ,   J .   D i n g ,   F .   L i u ,   a n d   D .   W a n g ,   A d a p t i v e   n e u ra l   d e c i s i o n   t r e e   fo E E G   b a s e d   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n ,   In f o r m a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   6 4 3 ,   p .   1 1 9 1 6 0 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   h t t p s : / / d o i . o rg / 1 0 . 1 0 1 6 / j . i n s . 2 0 2 3 . 1 1 9 1 6 0 .   [1 1 ]   S .   L i u ,   Y .   Z h a o ,   Y .   A n ,   J .   Z h a o ,   S .   H .   W a n g ,   a n d   J .   Y a n ,   G L F A N e t :   A   g l o b a l   t o   l o c a l   f e a t u r e   a g g re g a t i o n   n e t w o rk   f o E E G   e m o t i o n   re c o g n i t i o n ,   B i o m e d i c a l   S i g n a l   P r o c e s s i n g   a n d   Co n t r o l ,   v o l .   8 5 ,   p .   1 0 4 7 9 9 ,   A u g .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . b s p c . 2 0 2 3 . 1 0 4 7 9 9 .   [1 2 ]   S .   L i u ,   Z .   W a n g ,   Y .   A n ,   J .   Z h a o ,   Y .   Z h a o ,   a n d   Y .   D .   Z h a n g ,   E E G   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   b a s e d   o n   t h e   a t t e n t i o n   m e c h a n i s m   a n d   p r e - t ra i n e d   c o n v o l u t i o n   c a p s u l e   n e t w o rk ,   K n o w l e d g e - B a s e d   S y s t e m s ,   v o l .   2 6 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . k n o s y s . 2 0 2 3 . 1 1 0 3 7 2 .   [1 3 ]   C.   L i   e t   a l . ,   E ffe c t i v e   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   b y   l e a r n i n g   d i s c r i m i n a t i v e   g ra p h   t o p o l o g i e s   i n   E E G   b ra i n   n e t w o rk s ,   i n   IE E E   T r a n s a c t i o n s   o n   Ne u r a l   Ne t w o r k s   a n d   L e a r n i n g   S y s t e m s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   8 ,   p p .   1 0 2 5 8 - 1 0 2 7 2 ,   A u g .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T N N L S . 2 0 2 3 . 3 2 3 8 5 1 9 .     [1 4 ]   O .   A .   C o n e j o ,   D .   L .   A l m a n z a - O j e d a ,   J .   L .   C.   H e rn a n d e z ,   a n d   M .   A .   I.   M a n z a n o ,   E m o t i o n   r e c o g n i t i o n   i n   E E G   s i g n a l s   u s i n g   t h e   c o n t i n u o u s   w a v e l e t   t ra n s fo r m   a n d   CN N s ,   Ne u r a l   Co m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   2 ,   p p .   1 4 0 9 - 1 4 2 2 ,   S e p .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 022 - 07843 - 9.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In do n e s i a J   E l e c   E ng  &   Co m S c i     IS S N :   2502 - 4752         Ine r t i a   f ac t or   an c r os s ov e r   s t r at e g y   bas e d   par t i c l e   s w a r m   opt i m i z at i on     ( Shi l pa   Som a k a l aha l l i   B y r e d dy )   1713   [1 5 ]   S .   W a n g ,   J .   Q u ,   Y .   Z h a n g ,   a n d   Y .   Z h a n g ,   M u l t i m o d a l   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   fro m   E E G   s i g n a l s   a n d   f a c i a l   e x p r e s s i o n s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   3 3 0 6 1 - 3 3 0 6 8 ,   M a r.   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CCE S S . 2 0 2 3 . 3 2 6 3 6 7 0 .   [1 6 ]   P .   P a n d e y ,   a n d   K .   R.   S e e j a ,   S u b j e c t   i n d e p e n d e n t   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   fro m   E E G   u s i n g   V M D   a n d   d e e p   l e a r n i n g ,   J o u r n a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e r s i t y   -   Co m p u t e r   a n d   In f o r m a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   5 ,   p p .   1 7 3 0 - 1 7 3 8 ,   M a y .   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k s u c i . 2 0 1 9 . 1 1 . 0 0 3 .   [1 7 ]   A .   S a m a v a t ,   E .   K h a l i l i ,   B.   A y a t i   a n d   M .   A y a t i ,   D e e p   l e a rn i n g   m o d e l   w i t h   a d a p t i v e   r e g u l a ri z a t i o n   f o r   E E G - b a s e d   e m o t i o n   re c o g n i t i o n   u s i n g   t e m p o ra l   a n d   f r e q u e n c y   fe a t u r e s ,   i n   I E E E   A c c e s s ,   v o l .   1 0 ,   p p .   2 4 5 2 0 - 2 4 5 2 7 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CC E S S . 2 0 2 2 . 3 1 5 5 6 4 7 .     [1 8 ]   M .   H u s s a i n ,   E .   U .   H .   Q a z i ,   H .   A .   A b o A l S a m h ,   a n d   I.   U l l a h ,   E m o t i o n   r e c o g n i t i o n   s y s t e m   b a s e d   o n   t w o - l e v e l   e n s e m b l e   o f   d e e p - c o n v o l u t i o n a l   n e u ra l   n e t w o rk   m o d e l s ,   IE E E   A c c e s s ,   v o l .   1 1 ,   p p .   1 6 8 7 5 - 1 6 8 9 5 ,   F e b .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A CC E S S . 2 0 2 3 . 3 2 4 5 8 3 0 .   [1 9 ]   V .   M .   J o s h i ,   a n d   R .   B .   G h o n g a d e ,   ID E A :   I n t e l l e c t   d a t a b a s e   fo e m o t i o n   a n a l y s i s   u s i n g   E E G   s i g n a l ,   J o u r n a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e r s i t y   -   Co m p u t e r   a n d   In f o r m a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 4 ,   n o .   7 ,   p p .   4 4 3 3 - 4 4 4 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k s u c i . 2 0 2 0 . 1 0 . 0 0 7 .   [2 0 ]   D E A P   d a t a s e t ,   2 0 2 1 ,   E E G   D a t a s e t ,   [O n l i n e ].   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . k a g g l e . c o m / d a t a s e t s / s a m n i k o l a s / e e g - d a t a s e t   ( A c c e s s e d   o n   A u g u s t   2 0 2 5 )   [2 1 ]   M A H N O B - H CI   d a t a s e t ,   2 0 2 1 ,   [O n l i n e ].   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / p a p e r s w i t h c o d e / p a p e r s w i t h c o d e - d a t a ? t a b = r e a d m e - ov - f i l e   ( A c c e s s e d   o n   A u g u s t   2 0 2 5 )   [2 2 ]   S E E D   D a t a s e t ,   2 0 1 9 ,   [O n l i n e ].   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / b c m i . s j t u . e d u . c n / h o m e / s e e d /   ( A c c e s s e d   o n   A u g u s t   2 0 2 5 )   [2 3 ]   T .   M .   S h a m i ,   S .   M i rj a l i l i ,   Y .   A .   E r y a n i ,   K .   D a o u d i ,   S .   Iz a d i ,   a n d   L .   A b u a l i g a h ,   V e l o c i t y   p a u s i n g   p a rt i c l e   s w a r m   o p t i m i z a t i o n :   A   n o v e l   v a ri a n t   fo g l o b a l   o p t i m i z a t i o n ,   Ne u r a l   Co m p u t i n g   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   3 5 ,   n o .   1 2 ,   p p .   9 1 9 3 - 9 2 2 3 ,   J a n .   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 5 2 1 - 022 - 08179 - 0.   [2 4 ]   Y .   Z h o u ,   X .   H e ,   J . P .   M o n t i l l e t ,   S .   W a n g ,   S .   H u ,   X .   S u n ,   J .   H u a n g ,   a n d   X .   M a ,   A n   i m p ro v e d   IC E E M D A N - M P A - G R U   m o d e l   fo r   G N S S   h e i g h t   t i m e   s e ri e s   p r e d i c t i o n   w i t h   w e i g h t e d   q u a l i t y   e v a l u a t i o n   i n d e x ,   G P S   S o l u t i o n s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   3 ,   p . 1 1 3 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   h t t p s : 1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 2 9 1 - 025 - 0 1 8 6 7 -   [2 5 ]   E .   H .   H o u s s e i n ,   A .   H a m m a d ,   N .   A .   S a m e e ,   M .   A .   A l o h a l i ,   a n d   A .   A .   A l i ,   T F CN N - Bi G R U   w i t h   s e l f - a t t e n t i o n   m e c h a n i s m   fo r   a u t o m a t i c   h u m a n   e m o t i o n   r e c o g n i t i o n   u s i n g   m u l t i - c h a n n e l   E E G   d a t a ,   Cl u s t e r   Co m p u t i n g ,   v o l .   2 7 ,   n o .   1 0 ,   p p . 1 4 3 6 5 - 1 4 3 8 5 ,     J u l .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 0 5 8 6 - 024 - 0 4 5 9 0 - 5       B I O G R A P H I ES   O F   A U T H O R S         S h i l p a   S o m ak al ah al l i   B y r e d d y           A s s i s t a n t   P r o f e s s o r   i n   t he   D e pa r t m e n t   o f   C S E ,   C a m br i dg e   I ns t i t ut e   o f   T e c hno l o gy ,   B a ng a l o r e .   S h e   r e c e i v e d   a   B E   a nd   M . T e c h .   d e g r e e   f r o m   V i s v e s v a r a y a   T e c hno l o g i c a l   U n i v e r s i t y   ( V T U ) .   S h e   i s   C u r r e n t l y   pur s ui ng   he r   P hD   i n   V T U .   H e r   r e s e a r c i nt e r e s t s   i nc l ud e   M a c hi ne   L e a r n i ng ,   B i g   D a t a   a na l y t i c s   a nd  D e pr e s s i o r e c o g ni t i o a n a na l y s i s .   S he   h a s   a r o und  8   y e a r s   o f   t e a c hi ng   e xp e r i e nc e .   I o r de r   t o   e n ha nc e   he r   kno w l e dg e ,   s h e   ha s   e n r o l l e a nd   t a k e n   up   t he   N p t e l   E xa m s .   S h e   c a n   b e   c o nt a c t e a t   e m a i l :   s hi l pa s b4 42@g m a i l . c o m .         D an d i n a s h i v ar R e v an n S h as h i k u m ar           r e c e i v e B E   de g r e e   f r o m   M y s or e   U ni v e r s i t y   a n d   M E   de g r e e   f r o m   B a ng a l o r e   U n i v e r s i t y ,   B a ng a l o r e   a nd   P h . D .   i n   I nf o r m a t i o a nd   C o m m uni c a t i o T e c hno l o gy   of   F a ki r   M o ha n   U n i v e r s i t y ,   B a l a s o r e ,   O r i s s a .   H e   i s   c ur r e n t l y   w o r ki ng   a s   P r o f e s s o r   a nd   H o D ,   D e p t .   o f   C o m put e r   S c i e nc e   a n E ng i ne e r i ng ,   S a i   V i dy a   I ns t i t u t e   o f   T e c hno l o gy ,   V i s v e s v a r a y a   T e c hno l o g i c a l   U n i v e r s i t y   ( V T U ) .   H i s   r e s e a r c i n t e r e s t s   i nc l ud e   M i c r o pr o c e s s o r s ,   P a t t e r R e c o g ni t i o n,   a nd  B i o m e t r i c s ,   C o m put e r   N e t w o r k s ,   D a t a   m i ni ng   a n d   D a t a   W a r e ho us e   H e   ha s   pu bl i s h e d   20   r e s e a r c h   pub l i c a t i o ns   i n   r e f e r r e d   N a t i o na l   a nd   I nt e r na t i o na l   J o ur na l s .   H e   i s   t he   r e v i e w e r   f o r   s o m e   o f   t he   i n t e r na t i o na l   j o ur na l s .   H e   c a n   be   c o nt a c t e a t   e m a i l :   s ha s h i kum a r d r 99 @g m a i l . c o m .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.