【摘 要】
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在国内外,目前关于生理信号与情绪关联程度的研究成果相对匮乏,明确这两者之间的关联度有助于提高情绪识别的准确率,本文针对多种生理信号与情绪的关联程度进行研究与分析。本文采用德国Augsburg大学数据库和中国东南大学MPED数据库中的情绪生理数据,将喜、怒、哀情绪下的心电、呼吸、皮电数据作为本文的研究对象。首先,提取相关情绪数据的最大李雅普诺夫指数、分形维和复杂度三种混沌特征;其次,基于Augsbu
【基金项目】
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长春大学秋实基金项目（No.ZKQ201902）； 2018年长春大学硕士研究生学术创新项目；
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在国内外,目前关于生理信号与情绪关联程度的研究成果相对匮乏,明确这两者之间的关联度有助于提高情绪识别的准确率,本文针对多种生理信号与情绪的关联程度进行研究与分析。本文采用德国Augsburg大学数据库和中国东南大学MPED数据库中的情绪生理数据,将喜、怒、哀情绪下的心电、呼吸、皮电数据作为本文的研究对象。首先,提取相关情绪数据的最大李雅普诺夫指数、分形维和复杂度三种混沌特征;其次,基于Augsburg大学数据和MPED数据,分别采用灰色关联分析法和多元逻辑回归法完成关联度研究和结果分析。为了提高情绪识别的准确性,本文对情绪识别算法进行优化,采用引导聚集（Bagging）方法优化CHAID决策树算法,在此基础上,基于改进的Bagging-CHAID决策树算法,对所采用的心电、呼吸、皮电数据进行情绪识别,并对识别结果与关联度结果进行综合分析。研究结果表明:1)基于不同数据库（Augsburg大学数据库和MPED数据库）使用相同的关联分析法,得到的关联程度相同;2)与优化前的CHAID决策树相比,优化后的CHAID决策树,即Bagging-CHAID决策树的情绪分类性能更好,并获知使用呼吸信号识别喜、怒、哀获得的正确率最高,皮电次之,心电识别三种情绪的正确率最低;3)基于同一数据库使用不同的关联分析法（灰色关联分析法和多元逻辑回归法）,获得的关联度不相同,但是实验表明使用灰色关联分析法得到的结果更接近客观结果;4)基于灰色关联分析法获得的生理信号与情绪关联程度为呼吸信号与喜、怒、哀关联度最大,皮电信号次之,心电信号与此三种情绪的关联度最小。
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