基于多生理信号情感识别与预测系统的研究与实现

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基于多生理信号情感识别与预测系统的研究与实现

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基于多生理信号情感识别与预测系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
专用术语注释表	第8-9页
第一章绪论	第9-16页
1.1 引言	第9页
1.2 研究背景及意义	第9-11页
1.3 国内外研究现状	第11-14页
1.4 本文主要工作及组织结构	第14-16页
第二章基于生理信号的情感识别基础理论	第16-24页
2.1 情感的定义	第16-17页
2.2 情感的分类和维度	第17-21页
2.2.1 情感分类	第17-18页
2.2.2 多维度情感分类	第18-21页
2.3 情感识别相关生理信号	第21-23页
2.3.1 皮肤电信号	第21-23页
2.3.2 脉搏信号	第23页
2.4 本章小结	第23-24页
第三章相关理论与技术	第24-32页
3.1 Web service技术	第24-25页
3.2 MIT情感生理数据库	第25-26页
3.3 生理信号处理	第26-31页
3.3.1 生理信号预处理	第26-28页
3.3.2 生理信号特征提取	第28-31页
3.4 本章小结	第31-32页
第四章基于GA-AdaDelta-BP神经网络预测模型	第32-56页
4.1 脉搏信号的非线性特性确定	第32-33页
4.2 预测的概念	第33-35页
4.2.1 时间序列预测技术	第34-35页
4.3 BP神经网络	第35-41页
4.3.1 神经网络发展与特点	第35-36页
4.3.2 神经元模型和学习规则	第36-37页
4.3.3 BP神经网络	第37-41页
4.4 基于GA-AdaDelta-BP识别算法的情感识别方法	第41-48页
4.4.1 GA-AdaDelta-BP识别算法	第41-47页
4.4.2 基于GA-AdaDelta-BP识别算法的生理信号情感识别	第47-48页
4.5 基于GA-AdaDelta-BP预测算法的情感预测方法	第48-55页
4.5.1 GA-AdaDelta-BP预测算法	第48-50页
4.5.2 基于GA-AdaDelta-BP预测算法预测短期情感状态	第50-55页
4.6 本章小结	第55-56页
第五章基于多生信号情感识别与预测系统	第56-67页
5.1 项目背景	第56-57页
5.2 需求分析	第57-59页
5.2.1 系统功能需求	第57-58页
5.2.2 系统数据需求分析	第58-59页
5.3 系统详细设计	第59-66页
5.3.1 系统模块设计	第59-61页
5.3.2 系统环境与部署	第61页
5.3.3 系统数据库设计	第61-62页
5.3.4 系统功能实现	第62-66页
5.4 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-68页
参考文献	第68-71页
附录 1 攻读硕士学位期间申请的专利	第71-72页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第72-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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