【摘 要】
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采用最小二乘双支持向量机（LSTSVM）进行情感识别,针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题,使用改进的萤火虫算法（MFA）来优选LSTSVM的各项参数,使分类器取得最优的性
【机 构】
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重庆邮电大学无线移动通信理论与技术重点实验室,重庆金瓯科技发展有限责任公司
【基金项目】
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重庆市重点产业共性关键技术创新专项（cstr2015zdcy-ztzx4008）
论文部分内容阅读
采用最小二乘双支持向量机（LSTSVM）进行情感识别,针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题,使用改进的萤火虫算法（MFA）来优选LSTSVM的各项参数,使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号,使用该算法进行情感识别,并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明,提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高,需要的训练时间更短。
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