仪器仪表学报

作者：何 群，李冉冉，付子豪，江国乾，谢 平

单位：何 群,1.燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,,李冉冉,1.燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,,付子豪,1.燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,,江国乾,1.燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,,谢 平,1.燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室,

关键词：情绪识别;特征选择;迁移学习;流行嵌入分布对齐算法

基金：国家自然科学基金(U20A20192,62076216)项目资助

针对普通机器学习算法与迁移学习在应用方面的局限性,利用改进流形嵌入分布对齐算法(MEDA)算法解决跨被试情绪识别中准确率低的问题。其中MEDA通过流行特征变换来减小域之间的数据漂移,并能够自适应定量估计边缘分布和条件分布的权重大小。针对特征维度大且有可能存在不良特征的问题,提出改进MEDA算法,即引入改进最小冗余最大相关算法用于特征选择,并对多源域下的多组识别结果进行决策级融合,进一步提升迁移学习效果。在SEED数据集和实测数据对该算法验证,改进MEDA算法相比于支持向量机、迁移成分分析和联合分布适配算法,整体识别精度分别提升了8.97%、4.00%、2.89%,改进的MEDA算法相比于改进前,每个被试识别准确率均有提升的同时整体识别提升3.36%,验证了该方法的有效性。

来源：2021年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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