基于脑电信号的情绪特征提取与分类

情绪作为人脑的高级功能,对人们的个性特征和心理健康有很大的影响,利用网上公开的脑电情绪数据库(Deap数据库),根据心理较价和激励唤醒度等级进行情绪划分,对压力和平静两种情绪进行研究分析。在利用db4小波分解与重构算法分解信号的基础上,根据左右脑脑电在产生情绪时脑电信号非对称性的特点,提出一种新的情感特征提取方法,通过计算右侧导联的微分熵值除以左、右对称导联的微分熵之差与右侧导联的微分熵值除以左、右对称导联的微分熵之和,提取出脑电信号的不对称熵特征。利用遗传算法优化的支持向量机对情绪分类识别,平均识别率为88.625%,对比传统特征的分类识别率,利用不对称熵特征的分类识别率有明显提高。     

基于深度卷积神经网络的脑电信号情感识别

为了点对点自动学习脑电信号（Electroencephalogram,EEG）空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效价和唤醒度两个维度上,深度CNN模型在时域和频域组合特征上均取得了目前最好的两类识别性能,在效价维度上比最佳的传统分类器集成决策树模型提高了3.58%,在唤醒度上比集成决策树模型的最好性能提高了3.29%。     

基于脑电模糊分析的睡眠分期方法研究

利用脑电信号模糊特征分类的方法对睡眠进行分期研究。首先对脑电信号进行预处理,滤除干扰噪声后使用模糊熵算法、多尺度熵算法以及复杂度算法对脑电信号进行特征参数提取,采用最小二乘支持向量机（the Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM）对特征参数进行分类,并将睡眠过程分为清醒期、浅睡期、深睡期和快速眼动期（Rapid Eye Movement,REM）,获得分期正确率。最后通过上述方法对2?000组睡眠脑电样本进行睡眠分期测试,与专家人工分期结果进行比对,将复杂度输入到最小二乘支持向量机进行分类的平均正确率是92.65%,高于模糊熵和多尺度熵作为最小二乘向量机的输入时的准确率。基于模糊特征的复杂度提取的特征参数可以作为睡眠分期的有效依据,在保证准确度的前提下,降低人工成本。     

模糊支持向量机在路面识别中的应用

利用模糊支持向量机进行路面不平度识别。针对支持向量机对样本中的噪声点和野值点特别敏感的缺点,采用将样本到类中心的距离作为样本的模糊隶属度,并结合改进的粒子群算法对模糊支持向量机的参数进行优化。通过对实验数据的训练和测试,该方法的最高平均识别率提高到了77.5%,高于一般支持向量机的72.5%的识别率。数据处理表明模糊隶属度的引入强化了有效样本对分类的影响,减弱了噪声点和野值点对分类的影响,提高了路面不平度识别率。     

结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别

针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。结合脑电信号的功率谱熵以及非线性属性特征（近似熵、最大Lyapunov指数、Hurst指数）,提出了基于主成分分析（PCA）的非线性全局特征（非线性几何特征+非线性属性特征）和功率谱熵的融合算法,以支持向量机（SVM）为分类器进行情感识别。结果显示,非线性全局特征能更有效地实现情感识别,二分类情感识别率约90%左右。基于PCA的融合情感特征相比单一特征能达到更佳的情感识别性能,四分类实验中平均识别率可达86.42%。结果表明,非线性全局特征相比非线性属性特征情感识别率有所提高,非线性全局特征以及功率谱熵的结合可以构造出更佳的情感脑电特征参数。     

基于脑电信号的情感识别研究

针对如何提高脑电信号情感识别的正确率这一问题,在得到的原始脑电信号进行分频带特征提取后,一方面采用支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯和神经网络算法对小波熵、近似熵、功率谱密度、微分熵,进行训练和分类学习;另一方面,基于四种不同的电极放置方式,对微分熵特征采用支持向量机和经遗传算法参数寻优的支持向量机算法进行训练。结果显示,在12通道条件下能够得到91.99%的总体准确率,最高情感识别准确率已经达到97.59%。研究结果表明,减少电极可以获得较高的情感识别分类结果,并且采用参数寻优后的支持向量机算法能够有效提升准确率。     

基于mRMR特征优选与SVM的脑电信号的情绪识别

脑电信号情绪识别的难点之一在于如何优选特征,为此,本文提出一种基于mRMR特征优选方法的脑电信号情绪识别。首先,对数据集中经预处理后的脑电信号提取时域、频域、非线性、Hjorth特征等多种特征,构建特征向量;其次,采用mRMR优选特征向量数量,获得最优特征向量组;最后,采用支持向量机算法（SVM）对优选的特征进行分类,获得效价和唤醒度的二分类结果。实验结果表明,基于mRMR特征选择方法的脑电信号情绪识别方法在效价和唤醒度两个方面的识别准确率为76.82%和77.6%,具有良好的识别效果。     

一种滚动轴承故障诊断方法

针对基于支持向量机的滚动轴承故障诊断方法中支持向量机的参数优化问题,提出一种改进的果蝇优化算法,即以模式分类准确率作为果蝇味道浓度函数,并采用该算法来优化支持向量机模型的惩罚因子和核函数参数;基于改进果蝇优化算法和支持向量机对滚动轴承的故障模式进行分类诊断,结果表明改进的果蝇优化算法具有较高的收敛速度和寻优效率,基于该算法和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法具有较高的分类准确率。     

基于模糊熵的脑电睡眠分期特征提取与分类

提出了一种基于模糊熵(FuzzyEn)的脑电睡眠分期特征提取新方法.作为样本熵(SampEn)算法的改进,模糊熵以一指数函数模糊化相似性度量公式,使得模糊熵值能够随参数变化过渡平滑,并且在参数值很小的情况下其定义仍有意义,同时继承了样本熵的相对一致性和短数据集处理特性.以8例受试者睡眠脑电监测数据及专家人工分期结果作为样本,提取睡眠各分期脑电数据模糊熵特征值,进而用支持向量机(SVM)分类.基于模糊熵的方法平均正确率达87.1%,优于样本熵方法获得的分类结果(83.0%),两种特征提取方法在采用不同的SVM核函数情况下,其分类结果在95%的置信区间内均保持显著性差异.实验结果表明,该模糊熵方法能有效地表征脑电睡眠各分期的复杂度.     

基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机

摘 要: 模糊支持向量机(FSVM)对传统支持向量机(SVM)在对外围点和噪声数据敏感的缺陷做了重要改进。选取合适的聚类中心计算符合数据本身特征分布的隶属度,能使分类更加准确,提高测试精度。论文基于模糊支持向量机思想,提出一种新的模糊聚类模型—基于熵和蚁群聚类算法的模糊支持向量机(EAFSVM),为聚类中心和隶属度的计算提出了新方法。实验对比传统SVM和FSVM,结果表明EAFSVM测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。     

联合同步挤压小波变换和多尺度排列熵的局部放电类型识别

为稳定提取变压器局部放电信号的特征,提出一种基于同步挤压小波变换和多尺度排列熵的局部放电特征提取方法,再通过ＧＫ模糊聚类方法对局部放电信号的特征进行识别分类。首先,通过同步挤压小波变换对4种典型变压器故障产生的局部放电信号进行分解,将其分解为一组含有局部放电特征信息的模态分量;然后,通过多尺度排列熵量化各模态分量的局部放电特征信息,使用各模态分量多尺度排列熵的平均值作为识别特征向量;最后,利用模糊聚类得到的局部放电样本标准聚类中心,采用欧式贴近度进行局部放电识别分类。将提出的方法应用于变压器局部放电的实验数据上,并与基于小波分解方法和经验模态分解的识别方法进行对比分析,实验结果表明,所提出的方法具有更好的分类性,对变压器局部放电分类具有更高的识别精度,平均识别精度达到93.60%。     

三维输入卷积神经网络脑电信号情感识别

为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征,提高情感识别的准确率,提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法.采用单熵(近似熵(Approximate Entropy,ApEn)、排列熵(Permutation Entropy,PeEn)和奇异值分解...     

基于最大互信息最大相关熵的特征选择方法

特征选择算法主要分为filter和wrapper两大类,并已提出基于不同理论的算法模型,但依然存在算法处理能力不强、子集分类精度不高等问题。基于模糊粗糙集的信息熵模型提出最大互信息最大相关熵标准,并根据该标准设计了一种新的特征选择方法,能同时处理离散数据、连续数据和模糊数据等混合信息。经UCI数据集试验,表明该算法与其他算法相比,具有较高的精度,且稳定性较高,是有效的。     

基于多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法

齿轮作为旋转机械的关键零部件之一,其健康状态会影响机械设备的正常运行,因此需要对齿轮进行故障诊断.为了克服模糊熵从单一尺度上考虑时间序列复杂度不够全面的问题,采用了多尺度模糊熵从多个尺度对信号进行处理从而提取故障特征,并借助对类域的交叉或重叠较多的待分样本集识别效果显著的K最近邻分类器对提取的多尺度模糊熵特征进行分类,...     

基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别

针对传统卷积神经网络在人脸表情识别过程中存在有效特征提取针对性不强、识别准确率不高的问题,提出一种基于多尺度特征注意力机制的人脸表情识别方法。用两层卷积层提取浅层特征信息;在Inception结构基础上并行加入空洞卷积,用来提取人脸表情的多尺度特征信息;引入通道注意力机制,提升模型对重要特征信息的表示能力;最后,将得到的特征输入Softmax层进行分类。通过在公开数据集FER2013和CK+上进行仿真实验,分别取得了68.8%和96.04%的识别准确率,结果表明该方法相比许多经典算法有更好的识别效果。     

Identification of control chart patterns using wavelet filtering and robust fuzzy clustering

This paper proposes a hybrid framework composed of filtering module and clustering module to identify six common types of control chart patterns, including natural pattern, cyclic pattern, upward shift, downward shift, upward trend, and downward trend. In particular, a multi-scale wavelet filter is designed for denoising and its performance is compared to single-scale filters, including mean filter and exponentially weighted moving average (EWMA) filter. Moreover, three fuzzy clustering algorithms, based on fuzzy c means (FCM), entropy fuzzy c means (EFCM) and kernel fuzzy c means (KFCM), are adopted to compare their performance of pattern classification. Experimental results demonstrate that the excellent performance of EFCM and KFCM against outliers, especially in the case of high noise level embedded in the input data. Therefore, a hybrid framework combining wavelet filter with robust fuzzy clustering is suggested and proposed in this paper. Compared to neural network based approaches, the proposed method provides a promising way for the on-line recognition of control chart patterns because of its efficient computation and robustness against outliers.     

基于FEBM和模糊神经网络的模糊概念识别

在基于解释的机器学习问题上,近期提出的模糊模型FEBM（Fuzzy Explanation-Based Model)为模糊概念的识别和分类提供了一种很好的解决手段。在对该模型当对象的解释谓词在[0,1]上取确值的情况时,计算“对象属于概念C的真值”的公式进行适当调整的基础上,结合神经网络可以用于模式识别和分类的特点,提出了一种基于模糊神经网络和FEBM的模糊概念识别方法。实验表明,该方法是有效的和可行的,是关于该模型应用的一个极为有意义的尝试。     

基于信息熵更新权重的数据流集成分类算法

在动态的数据流中,由于其不稳定性以及存在概念漂移等问题,集成分类模型需要有及时适应新环境的能力.目前通常使用监督信息对基分类器的权重进行更新,以此来赋予符合当前环境的基分类器更高的权重,然而监督信息在真实数据流环境下无法立即获得.为了解决这个问题,文中提出了一种基于信息熵更新基分类器权重的数据流集成分类算法.首先使用随...     

高速列车转向架故障信号的聚合经验模态分解和 模糊熵特征分析

为了对高速列车转向架关键部件进行状态监测,利用转向架故障振动信号的特点,提出了一种结合聚合经验模态分解和模糊熵的特征提取方法.对故障信号进行聚合经验模态分解,得到一系列具有不同物理意义的简单成分信号,采用相关分析法选取最能反映原信号特征的本征模态函数.对这些本征模态函数和原信号分别计算模糊熵值构成多尺度复杂性度量的特征向量,输入最小二乘支持向量机中进行分类识别,与模糊熵特征相比得到了更好的识别效果,证明了算法的有效性.     

模糊推理最大熵图像恢复算法

与线性恢复算法相比,基于最大熵的图像恢复算法具有更好的图像恢复效果,但其收敛速度较慢。为了提高最大熵图像恢复算法的收敛速度,首先给出了算法的非周期反卷积模型,然后采用模糊推理系统在线确定算法的迭代步长。由于采用了可变步长,因此极大地提高了算法的收敛速度。仿真实验表明提出的算法收敛速度快,图像恢复效果好。