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排序方式：

相关性分析和最大最小蚁群算法用于脉搏信号的情感识别被引量：6: 2012年; 针对脉搏信号的情感识别问题,提出了一种相关性分析和最大最小蚁群算法相结合的方法,找出了对情感识别模型构建具有较好性能的稳定特征子集。首先将原始特征用序列后向选择(SBS)方法排序,然后利用线性相关系数分析法计算特征间的相关度,并根据排序结果去除部分相关度较大的特征,最后针对筛选后的特征子集用最大最小蚁群算法进行特征选择,并结合Fisher分类器对高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧6种情感进行分类。实验结果表明,该方法能在原始特征集合中找出更稳定有效的特征子集,从而建立起有效的情感识别模型。; 陈红刘光远赖祥伟; 关键词：情感识别脉搏信号最大最小蚁群算法

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陈红