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皮肤电信号的情感特征提取及分类识别研究: 德国奥格斯堡大学和美国麻省理工学院媒体实验室在基于生理信号的情感识别领域首次取得了成功的研究成果,本文在前人工作的基础上主要致力于研究基于人体皮肤电导生理信号对平静、高兴、惊奇、愤怒、厌恶、悲伤六种情感的识别研究工作。 ...; 周钰婷; 关键词：情感识别粒子群算法免疫机制; 文献传递

模拟退火免疫粒子群算法在皮肤电信号情感识别中的应用被引量：5: 2011年; 为了增强情感识别过程中皮肤电反应(GSR)信号特征选择的有效性,提出了一种改进的模拟退火免疫粒子群算法。首先,对342组被试6种情感的GSR信号进行去噪处理和原始特征提取;然后,将模拟退火机制引入到免疫粒子群(IPSO)算法的粒子更新过程中,使用新构造的模拟退火免疫粒子群(SA-IPSO)算法进行特征优化选择。实验表明:与IPSO相比,SA-IPSO能以较少特征获得较高的识别率,模拟退火机制的应用能更好地优化特征选择过程,且新的算法具有良好的全局收敛性能。; 周钰婷刘光远赖祥伟; 关键词：情感识别皮肤电反应免疫粒子群

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周钰婷