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C5.0决策树算法在基于混沌特征的情绪识别中的应用

贺方 聂春燕

长春大学学报(自然科学版)Issue(5):1320-1325,6.
长春大学学报(自然科学版)Issue(5):1320-1325,6.

C5.0决策树算法在基于混沌特征的情绪识别中的应用

Application of C5 . 0 Decision Tree Algorithm in Emotion Recognition Based on Chaos Characteristics

贺方 1聂春燕2

作者信息

  • 1. 长春理工大学 电子信息工程学院,长春 130022
  • 2. 长春大学 电子信息工程学院,长春 130022
  • 折叠

摘要

Abstract

Some characteristic parameters of physiological signals have different change rules under different emotions, on this basis, the chaotic characteristic parameters of multiple physiological signals ( ECG, EMG, RSP and SC) under the four different emotions (joy, anger, sadness, pleasure) are recognized. This paper adopts C5. 0 decision tree classifier algorithm and solves the machine learning problem in the condition of large samples by taking the sample properties as nodes and the attribute value as the tree structure of the branch. Research results show that C5. 0 decision tree algorithm has higher recognition rate in emotion recognition based on cha-otic characteristic parameters.

关键词

多生理信号/C5.0决策树/情绪识别

Key words

multiple physiological signals/C5.0 decision tree/emotion recognition

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

贺方,聂春燕..C5.0决策树算法在基于混沌特征的情绪识别中的应用[J].长春大学学报(自然科学版),2014,(5):1320-1325,6.

基金项目

教育部“春晖计划”项目(Z2014136) (Z2014136)

吉林省自然科学基金项目(201215110) (201215110)

长春大学学报(自然科学版)

1009-3907

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