计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (3): 137-138.
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摘要： 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类，是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法（BPSO）进行特征选择，以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四种情感状态，用最近邻法进行分类，总体识别率达到85％。仿真实验结果表明，将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的。
关键词: 生理信号 二进制粒子群算法 特征选择 情感识别
Abstract: Recently, more and more people pay attention to emotion recognition through physiological signals. How to select effective physiological signals＇ features to classify emotions, is a key step towards emotion recognition, This paper presents with feature se
Key words: Physiological signal, Binary particle swarm optimization（BPSO）, Feature selection, Emotion recognition
. 基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别[J]. 计算机科学, 2008, 35(3): 137-138. https://doi.org/
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