一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法
专利汇可以提供一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提出了一种基于脑电波的用于游戏评估的 情感识别 方法。所述方法包括以下步骤：采用emotivepoc+设备进行脑电 波数 据的采集；使用改进的循环自进化模糊神经网络模型对部分脑电波数据即训练集进行训练；通过训练好的改进的循环自进化模糊神经网络模型对另外的脑电波数据即测试集进行测试。emotivepoc+设备能够采集人脑中的脑电波数值数据。改进的循环自进化模糊神经网络模型是一种神经网络模型，以脑电波数据作为输入，以玩家的情感状态类别作为输出。本发明采用脑电波数据进行情感识别，玩家在游戏中的情感无法被伪造，可以得到在游戏过程中的真实情感，具有较高的情感识别准确率。，下面是一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法专利的具体信息内容。
1.一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、采用emotivepoc+设备进行脑电波数据的采集；
S2、使用改进的循环自进化模糊神经网络模型对部分脑电波数据即训练集进行训练；
S3、通过训练好的改进的循环自进化模糊神经网络模型对另外的脑电波数据即测试集进行测试。
2.根据权利要求1所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，步骤S1中，所述emotivepoc+设备能够采集人脑中的脑电波并采样计算一定时间间隔的平均值；采集多个实验者在游戏过程中的脑电波数据，并记录实验者在游戏过程中真实的情感状态的类别。
3.根据权利要求2所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，需要选取人脑中特定的区域来进行脑电波数据的采集。
4.根据权利要求2所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，所述情感状态的类别包括愉悦、生气、害怕和难过。
5.根据权利要求1所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，步骤S2中，利用步骤S1采集到的脑电波数据，通过改进的循环自进化模糊神经网络模型对其中训练集数据进行训练，以形成与实验者无关的情感识别模型；该模型以脑电波的数值数据作为输入，以实验者的真实情感状态的类别作为期望输出，使该模型尽可能拟合输入的脑电波数据。
6.根据权利要求5所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，所述改进的循环自进化模糊神经网络模型包括输入层、模糊化层、空间激活层、循环层、结果层和输出层，每一层都包含节点，节点通过任意类型的非线性算子作为神经元。
7.根据权利要求6所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，所述输入层中，输入表示为 输入层中的每个节点对应于一个输入变量，并将输入值直接传输到模糊化层；
定义 表示第k层第i个节点的输出，其中， 表示输入层中的第i个节点的输出，xi表示输入 中的第i个输入变量；
所述模糊化层即隶属函数层中，每个节点都使用一个高斯隶属函数，模糊化层计算的隶属度值即模糊化层的输出如下：
其中， 指的是模糊化层的第j个节点因输入层的第i个节点的输入所对应的输出；
mij， 分别是输入层第i个节点的输入传递到模糊化层第j个隐藏神经元的高斯隶属函数的平均值和方差；
所述空间激活层中，每个节点对应一个模糊规则作为空间规则节点函数；空间激活层的节点根据对应的规则从模糊化层的集合节点接收到一维的隶属度；使用模糊和算子对模糊规则进行预处理，通过运算得到空间激活强度Fj作为空间激活层的输出：
其中， 表示空间激活层第j个节点的输出，n为连接到第三层的节点i的第二层节点数目。
8.根据权利要求6所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，所述循环层中，每个节点都是一个循环模糊规则节点，形成一个内部反馈循环；这种循环模糊规则节点的输出是一个暂时的激活强度 结合了空激活强度和时间激活强度计算公式如下：
其中， 是循环层第j个隐藏节点的输出，t表示时间步长， 是随机生成的自j
循环参数，在循环过程中不断迭代， 是时间激活强度，F (t)是本次循环的空间激活强度， 是上一次循环的时间激活强度；
所述结果层中的节点为结果节点，计算公式如下：
其中， 是结果层的第j个隐藏节点的输出， 表示线性函数关系， 表示循环层的第i个节点到结果层的第q个节点的权重，xi(t)表示第i个输入，b为学习参数；
所述输出层中的输出节点执行模糊去模糊化，采用加权平均去模糊法：
其中， 为输出层第j个隐藏神经元的输出，R为模糊规则总数，y为改进的循环自进化模糊神经网络模型的输出。
9.根据权利要求1所述的一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法，其特征在于，步骤S3中，使用训练好的改进的循环自进化模糊神经网络模型对测试集的数据进行测试，以实验者脑电波的数值数据作为输入，并以得到的实验者的测试情感状态的类别作为输出，与步骤S1中记录的真实的情感状态的类别作对比，得出改进的循环自进化模糊神经网络模型的准确率。
一种基于脑电波的用于游戏评估的情感识别方法
技术领域
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