FA-SVM优化算法在情感识别中的应用

• 作者: 史文进 张兢 曾建梅 李冠迪
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 经济
• 关键词: SVM 萤火虫算法 情感识别
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 76-79
• 分类号: FN911
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2016.09.076

摘要

SVM有着良好的分类性能,在各种分类实践中得到了广泛应用.针对SVM的关键参数,如惩罚因子C和核函数参数γ选取不当会影响SVM性能的问题,提出采用收敛速度快、寻优精度高的萤火虫算法(FA)对SVM关键参数进行自动寻优,建立FA-SVM分类模型,并将该模型应用于脉搏信号的情感识别中.情感分类结果表明,SVM经FA算法优化后,对样本分类的识别率比未经任何处理的SVM高出7.9％,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张兢	重庆理工大学电子信息与自动化学院	31	136	6.0	9.0
2	曾建梅	重庆理工大学电子信息与自动化学院	5	21	3.0	4.0
3	李冠迪	重庆理工大学电子信息与自动化学院	6	23	3.0	4.0
4	史文进	重庆理工大学电子信息与自动化学院	5	18	3.0	4.0