【摘 要】
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为了有效解决情绪识别过程中多种生理信息融合所导致的运算量过大的问题,提出了一种主成分分析(principal component analysis,PCA)与支持向量机(support vector machine,SVM
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为了有效解决情绪识别过程中多种生理信息融合所导致的运算量过大的问题,提出了一种主成分分析(principal component analysis,PCA)与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的情绪识别方法。利用主成分分析法,求出各特征对情绪识别效果的影响权重,通过阈值法选择权重较大的特征组成新的特征子集,从而减少SVM的输入特征维数,降低算法的运算量。试验结果表明,该方法可以有效提高算法的执行效率。
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