情绪识别脑电信号支持向量机K近邻融合算法情绪识别与日常生活的诸多领域都有很大联系.然而,通过单一算法难以获得较高的情绪识别准确率,为此,提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)和K近邻(K-nearest neighbors, KNN)融合算法(SVMKNN)的情绪脑电识别模型.在情绪分类时,首先计算待识别样本与最优分类超平...
从中可以看出在通过脑电信号进行情感分类的分析中,svm算法比knn算法、复杂树算法和二次方程判别式方法都有更好的分类正确率。同时,在svm算法中,高斯核函数又比线性核函数和二次有理核函数有更高的分类精确率。同时,还能看出,不同的被试通过相同的特征值提取方法和分类分析方法进行情感分类识别的时候还是有差别的,这...
论文和源码见个人主页(或者私信) 1. 读取deap数据集中data_preprocessed_python数据 编辑 2. 将数据转换为array格式 编辑 3. 数据预处理以及特征提取 提取PSD特征 编辑 4. 构建Label数据 编辑 5. 模型搭建、训练、测试、优化 5.1 KNN模型 编辑 5.2 SVM模型 编辑 5.3 决策树 编辑 5.4 随机森林 编辑 6 模型对比...
通过比较方法 WTGSVDGSVM 与 WTGSVDGKNN 的特征提取和分类算法,结果表明, WTGSVDGSVM 方法在单一策略和两者组合策略中最低分类精度达到 90.00% ,并且该方法在想象箭头向上、箭头向右以及左拳右摆策略下精度能够达到 91.11% .关键词:脑电信号;运动想象;奇异值分解;支持向量机;小波变换;自回归中图分类号: TH77 ...
798 2 1:37 App 基于机器学习Python SVM的脑电信号EEG情绪识别 1319 -- 0:21 App 基于Python使用HOG+SVM进行图像分类 646 -- 3:03 App 4-12基于libsvm工具包的svm代码实现-4-12试看 5.7万 29 2:58:03 App 真的不敢相信!线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、SVM、随机森林、PCA、k-means八大算法直...
5. 基于SVM-KNN算法的情绪脑电识别 [J] . 滕凯迪 ,赵倩 ,谭浩然 . 计算机系统应用 . 2022,第2期 6. 基于SVM多分类器的管道内检测信号处理研究 [C] . 戴波 ,徐云 ,田小平 . 第21届中国过程控制会议 . 2010 7. 基于改进的SVM-KNN算法的中文网页层次式分类 [A] . 邓以克 . 2010 获取...
论文和源码见个人主页(或者私信) 1. 读取deap数据集中data_preprocessed_python数据 编辑 2. 将数据转换为array格式 编辑 3. 数据预处理以及特征提取 提取PSD特征 编辑 4. 构建Label数据 编辑 5. 模型搭建、训练、测试、优化 5.1 KNN模型 编辑 5.2 SVM模型 ...