张云鹏
- 作品数：2 被引量：5H指数：1
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于生理信号的压力情感数据库的建立及分析被引量：1
- 2014年
- 情感数据获取的有效性与合理性是认知情感计算研究中的关键问题,其结果直接影响后续的情感识别及分析。因此,建立性能良好的情感计算数据库是情感计算研究的重要部分,也是该领域学者研究的热点。本文针对这一问题,分析与比较了国际上两个公开、经典的认知情感计算数据库的性能,即美国麻省理工学院(MIT)的认知情感计算数据库与德国Augsburg大学情感识别数据库,分别就数据库中数据的结构与数据类型进行了比较,并对基于该数据实现情感识别的效果进行了分析研究,结果表明,基于生理参数的分析,能有效地进行情感识别,是一种实现情感评估的可行方法。针对国内基于生理参数压力情感评估的数据缺乏这一问题,构建了一个面向高校中高压力人群的压力情感评估数据库。该数据库以应届硕士研究生作为受试,通过一定的认知任务刺激,采集其生理参数,并基于此数据库进行了压力分析,结果表明,该数据库的建立对于压力评估具有一定参考价值,希望通过此研究,为压力情感评估和分析提供一个参考与支持。
- 李昕杜笑娟张云鹏应立娟李长吾
- 关键词：情感计算心理压力心电图肌电图脑电图
- 针对个体差异的心理压力评估被引量：4
- 2014年
- 慢性心理压力会带来一系列的病理、生理风险,直接影响健康。有效地评估心理压力,一直是心理压力研究中的热点问题。在心理压力评估过程中,个体差异是影响评估效果的关键。本研究针对评估心理压力/非压力反应中个体差异问题,以表面肌电信号作为评估参数,以高校即将毕业的学生人群为对象,提出了一种改进的支持向量机心理压力评估算法。算法通过对样本聚类,并将聚类信息赋予支持向量机的损失函数,实现训练样本的筛选,针对筛选后出现两类样本不平衡问题,为损失函数赋予权重来降低分类器的预测倾向性,减少训练模型的误差,补偿不平衡样本数据所造成的影响。心理压力评估分类正确率由改进前的70.34%,提高到79.31%,算法运行时间由改进前的2026.5 s减少到541.3 s。结果表明,该算法可以有效地解决个体差异对于心理压力评估效果的影响,同时降低了分类器的计算复杂度,为心理压力评估中个体差异研究提供一种可行的方案。
- 李昕张云鹏李红红陈泽涛应立娟吴水才
- 关键词：肌电SUPPORTVECTORMACHINE
