基于IWOA-ELM算法的腦電情緒識(shí)別方法研究

摘要： 情緒是人類重要的生理屬性，情緒識(shí)別技術(shù)可以更好地輔助人類進(jìn)行自我認(rèn)識(shí)。本文針對(duì)不同受試者之間的腦電信號(hào)（EEG）存在巨大差異的難點(diǎn)，在傳統(tǒng)鯨魚優(yōu)化算法（WOA）中引入新機(jī)制，加速算法的優(yōu)化和收斂。同時(shí)，將改進(jìn)的鯨魚優(yōu)化算法（IWOA）用于搜索極限學(xué)習(xí)機(jī)模型（ELM）中的最佳訓(xùn)練方案，包括最佳特征集、訓(xùn)練參數(shù)以及腦電通道。納入24種常見的EEG情緒特征進(jìn)行測(cè)試，發(fā)現(xiàn)不同受試者最佳...