计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2011年
3期
831-832,837
,共3页
情感状态识别%模糊支持向量机%情感生理参数
情感狀態識彆%模糊支持嚮量機%情感生理參數
정감상태식별%모호지지향량궤%정감생리삼수
针对已有的情感生理参数样本类内聚合度低、不同状态较难区分的特点,提出了一种改进的模糊支持向量机识别方法.模糊隶属度函数采用高斯分布形式,高斯分布的参数分别由同类样本数据形成的最小超球体半径和样本之间的紧密程度决定.该方法计算样本模糊隶属度时,不仅考虑样本与类中心的距离关系,还要考虑样本与样本之间的关系.实验显示改进的模糊支持向量机方法识别性能得到提高.
針對已有的情感生理參數樣本類內聚閤度低、不同狀態較難區分的特點,提齣瞭一種改進的模糊支持嚮量機識彆方法.模糊隸屬度函數採用高斯分佈形式,高斯分佈的參數分彆由同類樣本數據形成的最小超毬體半徑和樣本之間的緊密程度決定.該方法計算樣本模糊隸屬度時,不僅攷慮樣本與類中心的距離關繫,還要攷慮樣本與樣本之間的關繫.實驗顯示改進的模糊支持嚮量機方法識彆性能得到提高.
침대이유적정감생리삼수양본류내취합도저、불동상태교난구분적특점,제출료일충개진적모호지지향량궤식별방법.모호대속도함수채용고사분포형식,고사분포적삼수분별유동류양본수거형성적최소초구체반경화양본지간적긴밀정도결정.해방법계산양본모호대속도시,불부고필양본여류중심적거리관계,환요고필양본여양본지간적관계.실험현시개진적모호지지향량궤방법식별성능득도제고.
