[发明专利]情绪精细划归模型构建及自动进行情绪精细获取的方法有效
| 申请号： | 201811618262.9 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109685149B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 徐承迪 | 申请（专利权）人： | 江苏智慧工场技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;A61B5/16 |
| 代理公司： | 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 | 代理人： | 赵爱蓉 |
| 地址： | 214000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了情绪精细划归模型构建及自动进行情绪精细获取的方法，所述情绪精细划归模型构建方法作用于分组数据集中的每一个分组，包括计算分组内所有情绪信号矢量的致密度，并选取致密度最低的情绪信号矢量为目标情绪信号矢量；计算所述目标情绪信号矢量对应的目标邻域集；选出包含情绪信号矢量数量最多的K个目标邻域；获取每个目标邻域对应的目标情绪信号矢量作为子归类中心；获取子归类中心对应的原始情绪矢量。本发明构建了情绪的精细划归模型，充分发挥神经网络和自定义的划归方法的优势，实现了基于原始的生理信号即可自动识别用户情绪，具有高智能化和高精细度的显著优势。 | ||
| 搜索关键词： | 情绪 精细 划归 模型 构建 自动 进行 获取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种情绪精细划归模型构建方法，所述情绪精细划归模型构建方法作用于分组数据集中的每一个分组，其特征在于，包括：计算分组内所有情绪信号矢量的致密度，并选取致密度最低的情绪信号矢量为目标情绪信号矢量；计算所述目标情绪信号矢量对应的目标邻域集；选出包含情绪信号矢量数量最多的K个目标邻域；获取每个目标邻域中对应的目标情绪信号矢量作为子归类中心；获取子归类中心对应的原始情绪矢量。
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