C5.0决策树算法在基于混沌特征的情绪识别中的应用

• 作者: 聂春燕 贺方
• 来源期刊: 长春大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多生理信号 C5.0决策树 情绪识别
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 1320-1325
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3273字
• 语种: 中文

摘要

生理信号的某些特征参数在不同情绪下会有不同的变化规律,在此基础上,对4种不同情绪(喜、怒、哀、乐)下的多生理信号(心电信号、肌电信号、呼吸信号、皮电信号)的混沌特征参量进行情绪识别。文中采用C5.0决策树分类器算法,以样本的属性作为节点,以属性的取值作为分支的树结构,解决了大样本情况下的机器学习问题。研究结果表明,C5.0决策树这种算法在基于混沌特征参量进行情绪识别方面具有较高的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	聂春燕	长春大学电子信息工程学院	60	601	13.0	24.0
2	贺方	长春理工大学电子信息工程学院	4	5	2.0	2.0