面向脑电情感识别的改进多分类RVM模型研究

• 作者: 孙颖 宋春晓 张雪英 王薇蓉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 相关向量机 支持向量机 多分类 脑电信号 情感识别
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 112-117
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|TP399
• 字数: 5669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1801-0337

摘要

从相关向量机(RVM)和支持向量机(SVM)的相似性以及RVM的稀疏特性出发,将RVM应用于脑电信号(EEG)的情感识别中.针对一对一(OAO)和一对多(OAA)两种多分类方法各自的特点和不足,提出了一种全新的两层多分类模型(OAA-OAO),改进现有OAO算法中无效投票影响最终决策的现象.设计情感EEG信号识别对比实验,验证基于RVM的改进多分类算法在脑电信号情感识别中的应用.对于实验室采集的情感脑电信号,提取其非线性特征(功率谱熵、样本熵和Hurst指数)并采用主成分分析法进行降维.将OAA-OAO-RVM算法分别和OAO-SVM、OAO-RVM两种识别网络进行对比,分析RVM的识别性能以及OAA-OAO多分类算法的分类性能.结果表明,采用降维后的最优特征集合作为识别网络的输入向量得到的识别性能更高,且RVM表现出的性能优于SVM.同时,改进后的OAA-OAO算法较传统OAO模型的平均识别率提高了7.89%,证明OAA-OAO算法可有效去除一部分无效投票从而使分类精度得到显著提高,验证了此模型是一种有效的多分类模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	太原理工大学信息工程学院	233	1213	15.0	23.0
2	孙颖	太原理工大学信息工程学院	34	179	8.0	10.0
3	王薇蓉	太原理工大学信息工程学院	2	5	2.0	2.0
4	宋春晓	太原理工大学信息工程学院	3	16	2.0	3.0