一种基于深度模糊森林的情绪识别方法
- 专利权人:
- 上海师范大学
- 发明人:
- 何宏,姚慧芳,谭永红
- 申请号：
- CN201911204760.3
- 公开号：
- CN111000556A
- 申请日:
- 2019.29.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于深度模糊森林的情绪识别方法,该方法包括以下步骤:S1:采集脑电信号;S2:对脑电信号进行预处理,以去除噪声;S3:将脑电信号输入经过预训练后的深度模糊森林模型中,获取情绪识别结果,所述步骤S3中,深度模糊森林模型采用多粒度扫描,从脑电信号中获取脑电信号特征的概率向量,作为级联森林的输入;采用级联森林,对脑电信号特征的概率向量进行识别,获取情绪识别结果,所述多粒度扫描和所述级联森林均采用模糊决策树构建。与现有技术相比,本发明情绪识别方法将模糊集合理论与传统决策树学习策略相结合,具有独创性、识别度高、参数少、可用于小样本数据集、结果准确可靠等优点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
