杨瑞请
- 作品数：5 被引量：13H指数：2
- 供职机构：闽江师范高等专科学校更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字文化科学更多>>
- 基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别被引量：10
- 2008年
- 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四种情感状态,用最近邻法进行分类,总体识别率达到85%。仿真实验结果表明,将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的。
- 杨瑞请刘光远
- 关键词：生理信号情感识别
- 基于BPSO的生理信号的情感状态识别
- 情感在人类的感知、决策等过程中扮演着重要角色。长期以来情感智能研究只存在于心理学和认知科学领域，近年来随着人工智能的发展，情感智能与计算机技术结合产生了情感计算这一崭新的研究课题，这将大大地促进计算机技术的发展。情感识别...
- 杨瑞请
- 关键词：生理信号情感识别
- 文献传递
- 初等教育信息技术基本技能训练及测评研究被引量：1
- 2013年
- 信息技术基本技能训练及测评是初等教育专业的重要学习任务,是小学教师信息化教育的重要保证.课题组通过对不同对象的问卷调查和访谈,对信息技术技能诸多问题进行调研,并在数据采集和结果分析的基础上,制定出科学有效的训练与测评方案.在此基础上编写成的训练手册,将成为提升信息技术基本技能教学质量的重要工具.
- 李瑞兴杨瑞请林力伟
- 关键词：初等教育小学教师信息技术
- 变异BPSO方法在情感生理信号特征选择中的应用
- 2011年
- 在情感状态识别中,往往会存在很多无关特征而影响识别的效果,因此进行特征选择是很有必要的。文章针对生理信号的情感状态识别及离散粒子群(BPSO)的缺点,采用变异的离散粒子群算法提取生理信号特征进行情感状态识别,显著地提高了平均正确识别率,并研究了粒子变异维数对识别正确率的影响。
- 杨瑞请
- 关键词：生理信号情感识别
- 基于变异BPSO方法的情感生理信号的特征选择
- 粒子群优化算法自提出以来,由于其容易理解、易于实现,所以发展很快,在很多领域得到了应用。本文针对生理信号的情感状态识别问题,采用带变异算子的离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行情感生理信号的特征选择,最近邻法作为分类...
- 杨瑞请刘光远
- 关键词：生理信号情感识别
- 文献传递
