自适应分层遗传算法在生理信号情感识别中的应用

"本文主要探讨了如何运用自适应分层循环遗传算法(Adaptive Hierarchical Genetic Algorithm, AHGA)来解决生理信号情感识别中的特征选择问题。传统的特征选择方法，如Stepwise Forward Selection (SFFS)和Fisher准则，虽然在情感识别中取得了一定成效，但在面对大量特征和复杂问题时，可能会面临收敛速度慢和计算复杂性高的挑战。为此，研究者引入了遗传算法，并进行了适应性的改进，以提高搜索效率和找到更优的特征组合。 遗传算法(GA)源于1975年，模仿生物进化过程中的自然选择和淘汰机制，具有简单、通用、鲁棒性强的特点。然而，标准的GA在处理大规模搜索空间时，容易陷入局部最优，难以全局优化。为了克服这一局限，研究者提出了自适应分层策略，将搜索过程分为全局搜索、关键基因区域搜索和更小区域的精细搜索三个阶段，逐步聚焦于更优解，从而提高特征选择的效率和准确性。 在生理信号情感识别的应用中，通过AHGA进行特征选择，可以有效地识别出内在的情感和情绪变化。实验结果显示，这种方法能够找到有效的特征组合，用于生理信号情感状态的识别，为情感计算和人机交互的研究提供了有力工具。这一研究不仅验证了AHGA在情感识别中的有效性，也为后续的生理信号处理和计算智能优化算法的研究奠定了基础，推动了相关领域的进步。" 这篇摘要详细阐述了如何利用自适应分层遗传算法来优化生理信号情感识别中的特征选择过程，强调了遗传算法的优势和改进策略，以及其在实际应用中的积极效果。