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为准确有效地对情绪状态进行识别,对4种情绪状态(Joy、Anger、Sadness、Pleasure)下的多生理信号(心电、肌电、呼吸、皮电)进行预处理和特征提取,利用ReliefF算法进行特征选择,利用J48决策树分类器最终实现对4种情绪状态的识别。J48决策树分类器对4种情绪状态的平均识别率为96.74%,对结果和数据进行分析发现,RSP信号对情绪状态识别十分重要;不同生理信号组合对情绪状态的识别效果不同;Sadness和Pleasure的相互误识率相对较高;使用J48决策树进行分类时采用的特征数量与样本数量正相关。