基于ELM的情绪分类模型研究

采用计算机进行情绪判断对实现人工智能、人机交互及智能计算等具有重要意义。本文在深入学习和研究脑电信号分析和处理的各种算法基础上,进行了对基于ELM的情绪分类模型研究。本文采用近似熵和小波能量熵算法生成三种不同的脑电信号特征,对ELM分类器进行训练,同时与BP算法、GRNN和PNN算法进行比较。实验表明,ELM极限学习机算法分类效果最好,其识别率达到87.25%。

Research on Sentiment Classification Model Based on ELM