模糊支持向量机情感状态识别的研究

被引：1

作者：

徐鲁强 ^{[1
,2
]}

刘静霞 ^{[3
]}

机构：

[1] 西南科技大学计算机学院

[2] 西南交通大学信息科学与技术学院

[3] 成都电子机械高等专科学校

来源：

计算机应用研究 | 2011年 / 28卷 / 03期

关键词：

情感状态识别; 模糊支持向量机; 情感生理参数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

针对已有的情感生理参数样本类内聚合度低、不同状态较难区分的特点,提出了一种改进的模糊支持向量机识别方法。模糊隶属度函数采用高斯分布形式,高斯分布的参数分别由同类样本数据形成的最小超球体半径和样本之间的紧密程度决定。该方法计算样本模糊隶属度时,不仅考虑样本与类中心的距离关系,还要考虑样本与样本之间的关系。实验显示改进的模糊支持向量机方法识别性能得到提高。

引用

页码：831 / 832+837 +837

页数：3

共 8 条

[1] 用自适应蚁群算法的生理信号情感状态识别 [J].