自適應(yīng)遺傳算法在生理信號(hào)情感識(shí)別中的應(yīng)用研究.pdf

1、本課題將自適應(yīng)遺傳算法(AGA，Adaptive Genetic Algorithm)應(yīng)用到生理信號(hào)情感識(shí)別的特征選擇過程中，對(duì)與情感相關(guān)的四種生理信號(hào)進(jìn)行特征選擇，并用支持向量機(jī)(SVM，Support Vector Machine)進(jìn)行分類評(píng)估，得出基于最優(yōu)識(shí)別率的特征子集，以此研究生理信號(hào)數(shù)據(jù)及其統(tǒng)計(jì)特征與情感狀態(tài)之間的相關(guān)關(guān)系，為后續(xù)進(jìn)行基于生理信號(hào)的情感狀態(tài)分類器的設(shè)計(jì)與研究奠定基礎(chǔ)，為更科學(xué)地進(jìn)行情感計(jì)算提供新的實(shí)踐方法和手

2、段，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和應(yīng)用意義。
　　 本課題主要研究自適應(yīng)遺傳算法在生理信號(hào)情感識(shí)別特征選擇過程中的應(yīng)用。課題選用了四種與情感相關(guān)的生理信號(hào)，它們是心電圖(ECG，Electrocardiogram)、肌電圖(EMG，Electromyogram)、呼吸(RSP，Respiration)和皮膚電導(dǎo)(SC，Skin Conductivity)，用其分類識(shí)別高興(Joy)、憤怒(Anger)、悲傷(Sadness)愉悅(Plea

3、sure)這四種情感狀態(tài)，并以德國奧格斯堡大學(xué)多媒體與信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)為例，對(duì)分類識(shí)別過程中的最優(yōu)化特征選擇算法進(jìn)行研究。主要完成了遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)，遺傳算法優(yōu)劣評(píng)判準(zhǔn)則的設(shè)計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法(SGA，Simple Genetic Algorithm)的選擇操作、交叉操作和變異操作的自適應(yīng)改進(jìn)和終止條件的設(shè)計(jì)等工作。
　　 經(jīng)過本課題的研究實(shí)踐，基于自適應(yīng)遺傳算法的特征子集選擇方法能夠在可接受的代價(jià)內(nèi)找到情感分類問題的