使用GBDT算法的便携脑电设备情绪识别：快乐与悲伤

"基于便携式脑电设备的快乐和悲伤情绪分类" 本文主要探讨了如何利用便携式脑电（EEG）设备来区分驾驶员的快乐和悲伤情绪，这对于提升车辆主动安全技术具有重要意义。研究人员通过播放情绪诱导视频来采集17名受试者的前额双通道脑电信号，以此来捕捉不同情绪下的大脑活动模式。 在数据处理阶段，研究人员首先提取了脑电特征，这些特征可能包括但不限于α、β、θ和δ波段的功率谱密度、同步性以及各频段的能量变化等。脑电特征的提取是理解大脑活动模式的关键步骤，它们反映了大脑在不同情绪状态下的神经活动差异。 随后，为了减少数据的复杂性并便于分析，进行了降维处理。降维方法可能包括主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）或特征选择等，这些方法有助于突出关键信息，同时降低计算复杂性和过拟合的风险。 接下来，研究对比了多种分类器在情绪识别任务中的表现，包括单核分类器和集成学习分类器。集成学习分类器如随机森林或梯度提升决策树（GBDT）通常能通过组合多个弱分类器来提升整体性能。结果显示，GBDT在区分快乐和悲伤情绪时的识别准确率最高，这表明该算法在处理复杂、非线性的脑电数据时具有较好的性能。 梯度提升决策树是一种强大的机器学习算法，它通过迭代地添加新的决策树来逐步优化模型，每次迭代都专注于纠正前一棵树的预测错误。GBDT在处理高维、非线性问题时表现出色，这可能是其在情绪分类任务中优于其他分类器的原因。 这项研究的成果对于实时监测驾驶员的情绪状态提供了新的可能性，有助于预防因情绪波动导致的驾驶风险，从而提升行车安全性。未来，这种技术可能会被整合到智能驾驶系统中，实现对驾驶员情绪的自动检测和反馈，为智能交通系统的安全性能增添一层保障。 关键词：脑电、情绪、快乐、悲伤、梯度提升决策树 参考文献：姚娟娟, 路堃, 许金秀. 基于便携式脑电设备的快乐和悲伤情绪分类. 计算机系统应用, 2020, 29(5): 233–238. http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/7394.html