基于改进的隐马尔科夫模型的情感压力分级方法
Affective Stress Rating Method Based on Improved Hidden Markov Model作者机构:燕山大学生物医学工程研究所秦皇岛066004 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京100124 前景光电技术有限公司秦皇岛066004
出 版 物:《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)
年 卷 期:2016年第33卷第3期
页 面:553-558页
核心收录:
学科分类:0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位)] 04[教育学] 040201[教育学-基础心理学]
基 金:河北省自然科学基金资助项目(F2014203244) 中国博士后科学基金资助项目(2014M550582)
摘 要:现有情感压力评估方法主要针对有无压力进行评估,或者虽然实现了简单压力分级,但未考虑前一状态对当前压力状态的影响,因此评估效果不理想。针对这一问题,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)的情感压力分级模型。进一步地,在情感计算理论支持下,建立了情感压力分级算法。该算法考虑了前一个压力状态对当前压力的影响以及环境因素的影响,并建立了匹配过程,使用间隔放大并设定阈值的方法,根据数据的范围按比例线性调节,经匹配后,对特征参数进行归一化,作为模型的输入得出情感压力分级的结果。实验结果表明,该方法考虑了外界环境因素与前一压力状态对当前压力状态的影响,能有效地对情感压力进行分级,并提高情感压力分级的准确率。