| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-27页 |
| ·情感的心理生理学研究 | 第11-16页 |
| ·情感计算与智能人机交互领域的研究 | 第16-20页 |
| ·基于生理信号的情感识别涉及的主要模式识别技术 | 第20-24页 |
| ·论文研究内容 | 第24-27页 |
| 第二章 情感生理信号采集方案设计与实施 | 第27-35页 |
| ·情感生理信号采集方案初级阶段 | 第27-28页 |
| ·情感生理信号采集方案成熟阶段 | 第28-30页 |
| ·情感生理信号采集过程 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 随机矩阵理论数据相关性分析 | 第35-53页 |
| ·随机矩阵理论进行时间序列分析的一般方法 | 第36页 |
| ·随机矩阵理论对实对称随机矩阵特征值统计特性的一般预测 | 第36-40页 |
| ·情感生理信号序列相关性分析 | 第40-46页 |
| ·情感生理反应的时间效应 | 第46-53页 |
| 第四章 特征提取和特征选择优化模型 | 第53-59页 |
| ·数据预处理 | 第53-54页 |
| ·特征提取 | 第54-56页 |
| ·二分类情感识别的特征选择模型 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 模型选择与情感预测识别系统构建 | 第59-77页 |
| ·后向选择算法特征选择 | 第59-63页 |
| ·前向漂移选择算法特征选择 | 第63-67页 |
| ·具有模拟退火机制的遗传算法特征选择 | 第67-70页 |
| ·基于最大最小蚁群算法的特征选择 | 第70-72页 |
| ·粒子群算法特征选择 | 第72-75页 |
| ·算法特征选择性能综合比较 | 第75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-81页 |
| ·本文的主要工作结果和结论 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 发表论文及参加课题 | 第91页 |