共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
用自适应蚁群算法的生理信号情感状态识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对生理信号的情感识别问题,将蚁群优化算法用于情感生理信号特征选择,并采用自适应的适应度参数值、变异策略和临近位置交换策略对算法进行改进,使用K近邻法进行情感分类,以获得较高的识别率和有效特征组合.通过四种生理信号(EMG、SC、ECG、RSP)来识别四种情感(joy、anger、sadness、pleasure),实验仿真结果表明,将蚁群优化算法引入情感识别的研究是可行的. 相似文献
2.
针对脉搏信号的情感识别问题,提出了一种相关性分析和最大最小蚁群算法相结合的方法,找出了对情感识别模型构建具有较好性能的稳定特征子集。首先将原始特征用序列后向选择(SBS)方法排序,然后利用线性相关系数分析法计算特征间的相关度,并根据排序结果去除部分相关度较大的特征,最后针对筛选后的特征子集用最大最小蚁群算法进行特征选择,并结合Fisher分类器对高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧6种情感进行分类。实验结果表明,该方法能在原始特征集合中找出更稳定有效的特征子集,从而建立起有效的情感识别模型。 相似文献
3.
针对心电信号(Electrocardiogram,ECG)的情感识别问题,将局部搜索策略和变异引入蚁群系统(Ant Colony System,ACS)用于特征选择;用K近邻法对高兴和悲伤两种情感分类,在获得较高的识别率和有效特征组合的同时,提高了收敛速度,最好识别率达到93.64%。实验仿真结果表明,该方法是行之有效的。 相似文献
4.
5.
6.
基于蚁群算法特征选择的语音情感识别 总被引:2,自引:0,他引:2
情感特征提取是语音情感准确识别的关键,传统方法采用单一特征或者简单组合特征提取方法,单一特征无法全面反映语音情感变化,简单组合特征会使特征间产生大量冗余特征,影响识别正确结果.为了提高语音情感识别率,提了一种蚁群算法的语音情感智能识别方法.首先采用语音识别正确率和特征子集维数加权作为目标函数,然后利用蚁群算法找到最优语音特征子集,消除特征冗余信息.通过汉话和丹麦语两种情感语音库进行仿真测试,仿真结果表明,改进方法不仅消除了冗余、无用特征,降低了特征维数,而且提高了语音情感识别率,是一种有效的语音情感智能识别方法. 相似文献
7.
基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别 总被引:2,自引:0,他引:2
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(BPS0)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. 相似文献
8.
9.
10.
基于蚁群算法的情感模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
情感是人类智能中的一个重要表现形式,在人类决策过程中起着重要的作用.从情感的特征出发,抽取影响情感产生的载体因子,引入蚁群算法思想,将携带载体因子的蚂蚁,采用串行的方式,通过反应强度值的不断更新,完成寻找最优情感状态的任务,以此来考察人类的情感变化.通过和隐马尔可夫情感模型相比较,可以看出基于蚁群算法思想的情感模型实现过程简单,并反映了情感状态的变化过程.仿真结果表明了该模型与实际相符合,对研究计算机情感表达有较好的作用. 相似文献
11.
为了提高了网络流量的预测精度,提出一种蚁群算法(ACO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的网络流量预测算法(ACO-LSSVM)。将LSSVM算法参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,并在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到算法的最优参数,建立了基于ACO-LSSVM的网络流量预测模型。仿真结果表明,相对其他网络流量预测算法,ACO-LSSVM算法提高了网络流量预测精度,更能准确地描述网络流量变化规律。 相似文献
12.
机器人路径规划一直是机器人学领域的一个非常重要的研究课题。提出了一种基于蚁群粒子群算法融合的机器人全局路径规划算法,该方法有效地结合了蚁群算法和粒子群算法的优点,利用粒子群算法的快速简洁等特点得到蚁群算法初始信息素分布;然后利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点,求得全局最优解。仿真实验结果证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
13.
语音情感计算引起了国内外广泛的关注,特别是在语音情感特征提取方面做了大量的研究。利用经验模态分解(EMD)方法对情感语音进行处理,得到情感语音的前4阶固有模态函数(IMF),并将前4阶IMF分别通过Hilbert变换得到其瞬时频率和瞬时振幅。提取它们的统计特征,再结合情感语音的声学特征共同组成情感特征向量,并对特征向量做归一化处理。利用支持向量机(SVM)对四种情感语音即生气、高兴、悲伤和平静进行识别。实验结果表明该方法的识别效果较好。 相似文献
14.
肖国荣 《计算机工程与应用》2014,(3):75-78,107
为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法(ACO)和支持向量机(SVM)相融合的网络入侵检测方法(ACO-SVM)。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到SVM最优参数,采用最优参数建立网络入侵检测模型。利用KDDCUP99数据集对ACO-SVM性能进行测试,结果表明,ACO-SVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。 相似文献
15.
分簇算法是无线传感器网络中减少网络能量消耗的一种重要方法。为了有效使用无线传感器节点有限的能量,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,利用蚁群的动态适应性和寻优能力,在分簇产生的簇头节点之间找到最优路径,进而达到均衡网络负载、延长整个网络寿命的目的。模拟仿真实验结果表明了该算法的可行性和有效性。 相似文献
16.
多路径多约束服务质量(Quality of Service,QoS)路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。 相似文献
17.
为有效提高语音情感识别系统的识别率,研究分析了一种改进型的支持向量机(SVM)算法。该算法首先利用遗传算法对SVM参数惩罚因子和核函数中参数进行优化,然后用优化后的参数进行语音情感的建模与识别。在柏林数据集上进行7种和常用5种情感识别实验,取得了91.03%和96.59%的识别率,在汉语情感数据集上,取得了97.67%的识别率。实验结果表明该算法能够有效识别语音情感。 相似文献
18.
随着通信技术的不断发展,越来越多的无线通信网络标准被制定出来。为了保护投资,平滑过渡,各种不同的无线通信网络必然将相互融合。终端在这样一个多网络覆盖的区域中如何选择所使用的网络就成为了一个研究的热点。然而,在已有的诸多网络算法中,无一不存在着参加判决的参数过多、算法过于复杂而导致终端的电力和处理能力消耗过多、没有较好考虑网络负载均衡的缺陷并且没有考虑终端的反馈机制。简要介绍异构融合网络场景下网络选择的相关内容,包括异构融合网络场景,已有的网络选择算法,蚁群优化及其特点。在此基础上,提出了一种全新的基于蚁群模型的网络选择算法(ANSA)。利用Matlab对所提出的ANSA的性能进行了仿真分析,与TOPSIS算法进行对比,证明了ANSA比已有的网络选择算法具有更好的负载均衡性能并且降低了终端的复杂度。 相似文献
19.
针对连续空间函数优化问题,提出一种基于网格划分策略的改进蚁群算法。算法使用一种特殊的信息素更新策略,使得更新信息素时不需要使用解的具体目标函数值,从而降低了目标函数值差异化给算法性能带来的不利影响,并且网格点上的信息素可以直接作为构建解过程中的转移概率。对几种典型的连续函数优化问题进行了测试,实验结果表明所提出算法具有很强的搜索能力。 相似文献