論文の概要: PSO Fuzzy XGBoost Classifier Boosted with Neural Gas Features on EEG Signals in Emotion Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09950v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 21:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 17:21:21.139061
• Title: PSO Fuzzy XGBoost Classifier Boosted with Neural Gas Features on EEG Signals in Emotion Recognition
• Title（参考訳）: 感情認識における脳波信号にニューラルガス特徴を付加したPSOファジィXGBoost分類器
• Authors: Seyed Muhammad Hossein Mousavi,
• Abstract要約: 本研究では, ニューラルネットワーク(NGN), XGBoost, Particle Swarm Optimization (PSO) とファジィ論理を統合し, 生理的信号を用いた感情認識の促進を図る。 NGNは予め定義されたグリッド構造を使わずに入力空間に適応し、生理的データから特徴抽出を改善する。 ファジィ論理を組み込むことにより、人間の意思決定を模倣する推論を導入することでファジィデータの処理が可能になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Emotion recognition is the technology-driven process of identifying and categorizing human emotions from various data sources, such as facial expressions, voice patterns, body motion, and physiological signals, such as EEG. These physiological indicators, though rich in data, present challenges due to their complexity and variability, necessitating sophisticated feature selection and extraction methods. NGN, an unsupervised learning algorithm, effectively adapts to input spaces without predefined grid structures, improving feature extraction from physiological data. Furthermore, the incorporation of fuzzy logic enables the handling of fuzzy data by introducing reasoning that mimics human decision-making. The combination of PSO with XGBoost aids in optimizing model performance through efficient hyperparameter tuning and decision process optimization. This study explores the integration of Neural-Gas Network (NGN), XGBoost, Particle Swarm Optimization (PSO), and fuzzy logic to enhance emotion recognition using physiological signals. Our research addresses three critical questions concerning the improvement of XGBoost with PSO and fuzzy logic, NGN's effectiveness in feature selection, and the performance comparison of the PSO-fuzzy XGBoost classifier with standard benchmarks. Acquired results indicate that our methodologies enhance the accuracy of emotion recognition systems and outperform other feature selection techniques using the majority of classifiers, offering significant implications for both theoretical advancement and practical application in emotion recognition technology.
• Abstract（参考訳）: 感情認識は、表情、音声パターン、身体の動き、脳波などの生理的信号など、さまざまなデータソースから人間の感情を識別し分類する技術駆動のプロセスである。 これらの生理学的指標は、データに富んでいるが、その複雑さと変動性のために課題を示し、洗練された特徴の選択と抽出方法を必要とする。 NGNは、教師なし学習アルゴリズムであり、事前に定義されたグリッド構造を持たない入力空間に効果的に適応し、生理的データからの特徴抽出を改善する。 さらに、ファジィ論理の組み込みにより、人間の意思決定を模倣する推論を導入することにより、ファジィデータの処理が可能となる。 PSOとXGBoostの組み合わせは、効率的なハイパーパラメータチューニングと決定プロセス最適化によるモデル性能の最適化を支援する。 本研究では, ニューラルネットワーク(NGN), XGBoost, Particle Swarm Optimization (PSO) とファジィ論理を統合し, 生理的信号を用いた感情認識の促進を図る。 本研究は,PSOとファジィ論理によるXGBoostの改良,NGNの特徴選択における有効性,および標準ベンチマークによるPSOファジィXGBoost分類器の性能比較に関する3つの重要な疑問に対処する。 得られた結果から,我々の手法は感情認識システムの精度を高め,多くの分類器を用いた他の特徴選択技術よりも優れており,理論的進歩と感情認識技術への実践的応用の両方に有意な影響を及ぼす可能性が示唆された。

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