Divisibility and Compactness Analysis of Physiological Signals for Sentiment Classification in Body Sensor Network
المؤلفون المشاركون
المصدر
International Journal of Distributed Sensor Networks
العدد
المجلد 2013، العدد - (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-10-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
هندسة الاتصالات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Affective computing draws more and more attention to the human-computer interaction.
Based on physiological signals acquired by body sensor network, within the affection recognition process, the problem that training samples have larger class distance and smaller intraclass distance must be considered.
For the class divisibility and intraclass compactness problem, researching method of samples validity was proposed based on metric multidimensional scaling.
With dissimilarity matrix, scalar product matrix was calculated.
Subsequently, individual attribute reconstructing matrix could be got using principal components factor analysis to display samples difference in low dimension.
By means of experiment results, training and testing samples for sentiment classifier will be selected instructionally.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Wei& Huang, Xiaodan. 2013. Divisibility and Compactness Analysis of Physiological Signals for Sentiment Classification in Body Sensor Network. International Journal of Distributed Sensor Networks،Vol. 2013, no. -, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509637
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Wei& Huang, Xiaodan. Divisibility and Compactness Analysis of Physiological Signals for Sentiment Classification in Body Sensor Network. International Journal of Distributed Sensor Networks Vol. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509637
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Wei& Huang, Xiaodan. Divisibility and Compactness Analysis of Physiological Signals for Sentiment Classification in Body Sensor Network. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2013. Vol. 2013, no. -, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-509637
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-509637
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر