进化策略在生理信号情感识别中的应用

"基于进化策略的生理信号情感识别 (2009年)"，作者：郝敏、刘光远、温万惠，发表于《智能系统学报》2009年第4期，通过进化策略进行生理信号的特征选择，结合近邻法进行情感识别。 本文主要探讨了如何利用进化策略解决生理信号的情感识别问题。在情感识别领域，生理信号如心率、皮肤电导等能够反映出个体的情绪状态。然而，这些信号通常包含大量的特征，选择合适的特征子集对于提高情感识别的准确性和效率至关重要。 进化策略是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，其优势在于计算复杂度相对较低且能快速收敛到最优解。在本研究中，作者应用进化策略进行特征选择，通过模拟生物进化过程中的优胜劣汰，逐步优化特征组合，以找到最能代表人类情感状态的特征子集。 同时，为了完成情感状态的分类，作者结合了近邻法（K-Nearest Neighbor，KNN）。KNN是一种非参数机器学习算法，它根据样本的最近邻原则进行分类。在选定的特征子集上，KNN算法能够高效地对新的生理信号进行情感分类。 实验仿真结果证实了该方法的有效性，表明通过进化策略进行特征选择后，可以得到一组具有高识别性能的特征组合。这种方法不仅有助于提高情感识别的准确性，还减少了计算负担，为实时或大规模的情感识别系统提供了可能。 关键词涉及的领域包括进化策略、情感识别、生理信号以及特征选择。进化策略在优化问题中的应用扩展到了情感识别这一复杂领域，而生理信号的特征选择则涉及到生物医学信号处理和模式识别技术。通过结合智能优化算法和传统的分类方法，本研究为生理信号的情感分析提供了一种创新途径，对于理解人类情绪、开发情感智能系统以及改善心理健康评估工具等方面具有重要意义。