elm分类器功能_基于ELM的情绪分类模型研究

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基于

ELM

的情绪分类模型研究

作者：陈珊

来源：《价值工程》

2017

年第

期

摘要：

采用计算机进行情绪判断对实现人工智能、人机交互及智能计算等具有重要意

义。本文在深入学习和研究脑电信号分析和处理的各种算法基础上，进行了对基于

ELM

的情

绪分类模型研究。本文采用近似熵和小波能量熵算法生成三种不同的脑电信号特征，对

ELM

分类器进行训练，同时与

算法、

GRNN

和

PNN

算法进行比较。实验表明，

ELM

极限学习

机算法分类效果最好，其识别率达到

87.25%

。

Abstract

：

The use of computer for emotional judgment is of great significance to the realization

of artificial intelligence

，

human-computer interaction and intelligent computing. Based on the in-

depth study and research of the processing algorithms of the EEG signal analysis

，

this paper studies

the sentiment classification model based on ELM. In this paper

，

approximate entropy and wavelet

energy entropy algorithm are used to generate three different features of EEG signals to train the ELM

classifier. At the same time

，

it is compared with BP algorithm

，

GRNN and PNN algorithm.

Experiments show that ELM limit learning machine algorithm classification effect is the best

，

the

recognition rate is 87.25%.

关键词：

脑电信号；情绪分类；

ELM

；近似熵；小波能量熵

Key words

：

EEG signal

；

sentiment classification

；

ELM

；

approximate entropy

；

wavelet

energy entropy

中图分类号：

TN911.7

文献标识码：

文章编号：

1006-4311

(

2017

)

04-0170-02

引言

情绪是人类的一种心理活动，影响着人类生活、工作及身心健康等各个方面。通过情绪判

断模型研究不仅可以让人们更好的管理和控制自己的不良情绪，提高工作效率，还有利于身心

健康。脑电信号是一种复杂的随时间变化的非稳定信号，使用传统的线性方法一般难以解决因

脑电信号的非线性因素带来的复杂性问题。人工神经网络作为一种自适应模式分类方法非常适

合于分析复杂的非线性信号问题

[1]

，本文采用

ELM

来进行情绪分类。

特征提取算法

1.1

近似熵

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