مقاله شناسایی حالت های عاطفی تصور شده ذهنی با استفاده ازهمجوشی نتایج سیگنال های فیزیولوژیکی چندگانه

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 مقاله شناسایی حالت های عاطفی تصور شده ذهنی با استفاده ازهمجوشی نتایج سیگنال های فیزیولوژیکی چندگانه دارای ۲۹ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله شناسایی حالت های عاطفی تصور شده ذهنی با استفاده ازهمجوشی نتایج سیگنال های فیزیولوژیکی چندگانه  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله شناسایی حالت های عاطفی تصور شده ذهنی با استفاده ازهمجوشی نتایج سیگنال های فیزیولوژیکی چندگانه،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله شناسایی حالت های عاطفی تصور شده ذهنی با استفاده ازهمجوشی نتایج سیگنال های فیزیولوژیکی چندگانه :

تعداد صفحات :۲۹

دراین مطالعه همجوشی نتایج سیگنالهای فیزیولوژیکی چندگانه را برای طراحی یک سیستم شناسایی حالت های عاطفی با استفاده از مجموعه داده MIT پیشنهاد می کنیم. چهار نوع از سیگنال های فیزیولوژیکی، شامل فشار حجم خون (BVP)، نرخ تنفس(RSP)، هدایت پوست(SC) و سیگنال فعالیت عضلات صورت (fEMG) به عنوان سیگنالهای عاطفی مورد استفاده قرارگرفتند. برای جمع آوری مجموعه داده ذکرشده، محققان از روش تصور ذهنی برای ایجاد حالتهای عاطفی مورنظر از یک نفر استفاده و به طور همزمان سیگنالهای فیزیولوژیکی متناظر را ثبت کردند. دراین مطالعه، بهترین ویژگی های هریک از سیگنال ها از بین ویژگی های زمانی و فرکانسی محاسبه شده، تعیین شدند. برای این منظور روش های انتخاب ویژگی ترتیبی شناور رو به جلو (SFFS) وRELIEF مورد ارزیابی قرارگرفتند. مجموعه ویژگی جدید تشکیل شده با ترکیب ویژگی های انتخاب شده، سپس به سه زیرمجموعه تفکیک شد. هرزیرمجموعه برای شناسایی حالت های عاطفی موردنظربه یک واحد طبقه بندی اعمال گردید. نتایج به دست آمده از زیرسیستم ها با اعمال روش بیشترین آرا ترکیب شدند. سه روش طبقه بندی شاملSVM، LDA وKNN برای طراحی سیستم شناسایی حالت های عاطفی مورد ارزیابی قرارگرفتند. نتایج به دست آمده حاکی از عملکرد قابل ملاحظه سیستم در شناسایی حالت های موردنظر با دقت و سرعت پاسخ دهی قابل قبول است. استفاده از روش انتخاب ویژگیRELIEF به همراه طبقه بندی کننده SVM، دقت کلی شناسایی۹۳.۸ درصد را به دست آورده است، که بهتر از نتایج گزارش شده با استفاده از پایگاه داده ذکر شده تاکنون است.