双重结构粒子群和KNN在生理信号情感识别中的应用

程德福; 刘光远; 邱玉辉

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双重结构粒子群和KNN在生理信号情感识别中的应用

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将双重结构的粒子群(DSPSO)应用到生理情感特征的选择中,提高了特征选择效果和情感识别的正确率.提出了增量K多类KNN分类器解决KNN在分多类时出现的不可分现象并改善了多类识别的效果.通过4种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别4种情感(joy、anger、sadness、pleasure),同传统的SFFS算法以及BPSO算法相比,识别率有了较大的提高.仿真结果表明,DSPSO能较好地完成生理情感特征的选择任务.

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来源
《计算机应用》 |2009年第5期|1423-14251429|共4页
作者
程德福; 刘光远; 邱玉辉;
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作者单位

西南大学;

电子信息工程学院;

重庆;

400715;

西南大学;

电子信息工程学院;

重庆;

400715;

西南大学;

计算机与信息科学学院;

重庆;

400715;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
生理信号; 粒子群优化; K近邻; 特征选择; 情感识别;

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