基于XGBoostRFECBR的心电信号情绪识别研究

文档名：基于XGBoostRFECBR的心电信号情绪识别研究
摘要：情绪是一种复杂的行为现象,是对不同外部刺激的生理反应.为快速、便捷地识别人类的情绪,提出了一种基于极限梯度提升结合可减少相关性偏差和递归特征消除的心电信号情绪识别方法.先对AMIGOS数据集进行特征提取、结合XGBoost-RFE-CBR特征排序算法进行特征选择,得到27个心电信号和心率变异性的时域、频域等特征参数,利用XGBoost进行分类,最后在五折交叉验证下,最高准确率达80.5％、平均准确率达77.2％.该方法与多维生理信号特征提取方法相比,在确保准确率的同时降低了计算量,对情绪识别和分类任务有一定的参考价值.

作者：杨琳坤  何培宇  潘帆  方安成Author：YANGLinkun  HEPeiyu  PANFan  FANGAncheng
作者单位：四川大学电子信息学院,四川成都610065
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(3)
分类号：TP911.7
关键词：信号与信息处理  情绪识别  心电信号  极限梯度提升  特征选择  递归特征消除  
机标分类号：TP391.41V271.1R541.4
在线出版日期：2023年6月6日
基金项目：四川省自然科学基金资助项目基于XGBoost-RFE-CBR的心电信号情绪识别研究[
期刊论文]  成都信息工程大学学报--2023, 38(3)杨琳坤  何培宇  潘帆  方安成情绪是一种复杂的行为现象,是对不同外部刺激的生理反应.为快速、便捷地识别人类的情绪,提出了一种基于极限梯度提升结合可减少相关性偏差和递归特征消除的心电信号情绪识别方法.先对AMIGOS数据集进行特征提取、结合XGBoo...参考文献和引证文献
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2024-12-14 12:28 上传 基于XGBoostRFECBR的心电信号情绪识别研究.pdf

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