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基于动态加权决策融合恐高情绪识别模型构建方法与系统
- 专利权人:
- 发明人:
- 何炳蔚,俞洋钊,邹澄圣
- 申请号：
- CN202211330463.5
- 公开号：
- CN115633961A
- 申请日:
- 2022.10.28
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于动态加权决策融合恐高情绪识别模型构建方法与系统。该方法：使用虚拟现实技术搭建虚拟高空场景，获取参与者六种生理信号，并构建初始样本集；根据生理信号的特点进行对应的预处理操作，通过特征工程构造特征样本集，并按照预设比例分割数据集；将六种生理信号的对应特征样本集依次输入分类机器学习模型得到六个一级子分类模型；设计子分类器分类性能系数权重、子分类器最大互信息系数权重和生理信号失真性系数权重，实现生理信号自身信息和跨模态信息的动态加权决策融合；将六个子分类器模型进行融合，获得最终模型。本发明显著提升了模型的识别精度和稳定性，可以通过多生理信号快速准确地预测参与者的恐高情绪程度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
