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摘要
提出了采用遗传算法优化大脑情感学习模型的方法。大脑情感学习(BEL)模型是一种计算模型,由Morén等人于2000年根据神经生理学上的发现提出。该模型根据大脑中杏仁体和眶额皮质之间的情感学习机制建立,不完全地模拟了情感刺激在大脑反射通路中的信息处理过程。大脑情感学习模型具有结构简单、计算复杂度低、运算速度快的特点。为了进一步提高模型的精度,采用遗传算法优化调整大脑情感学习模型的权值,构造具有强泛化能力的大脑情感学习数据分析模型,并用于数据预测与数据分类两方面。在数据预测方面,采用典型的磁暴环电流指数Dst时间序列作为测试数据。实验结果表明,从均方差MSE和线性相关性R指标来看,GA-BEL算法的误差小、相关度高,说明该算法用于预测的有效性。在分类方面,采用8个典型的UCI数据集和一个典型的头部磁共振图像数据集(fMRI)作为测试数据。分类实验结果表明,GA-BEL算法的分类正确率高,运算速度快于传统算法,说明该算法用于分类的有效性。
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