基于优化的LSTSVM的多模态生理信号情感识别

采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别,针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题,使用改进的萤火虫算法(MFA)来优选LSTSVM的各项参数,使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号,使用该算法进行情感识别,并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明,提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高,需要的训练时间更短。