【摘 要】
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粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用。本文针对生理信号的情感状态识别问题,采用带变异算子的离散二进制粒子群优化算法
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715西南大学电子信息工程学院,重庆400715
【出 处】
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第四届智能CAD与数字娱乐学术会议
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粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用。本文针对生理信号的情感状态识别问题,采用带变异算子的离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行情感生理信号的特征选择,最近邻法作为分类器,总体识别率达到86％。仿真实验结果表明,带变异算子的BPSO算法可以快速、有效地求得优化特征集,是一个求解情感生理信号特征选择问题的较好方法。
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