原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
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.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 模糊支持向量机情感状态识别的研究
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 情感状态识别 模糊支持向量机 情感生理参数
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 831-832,837
页数 分类号 TP301
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.03.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐鲁强 西南科技大学计算机学院 39 156 7.0 11.0
5 刘静霞 9 25 3.0 4.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
情感状态识别
模糊支持向量机
情感生理参数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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