针对个体差异的心理压力评估.pdf

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关 键  词： 针对 个体差异 心理压力 评估 资源描述：

33卷1期
中国生物医学工程学报
Vol
2014年2月
Chinese Journal of Biomedical Engineering
February 2014
针对个体差异的心理压力评估
李听23“张云鹏2李红红2陈泽涛2应立娟2吴水才3
(燕山大学生物医学工程研究所,秦皇岛066004)
2(河北省测试计量技术及仪器重点实验室,秦皇岛066004
3(北京工业大学生命科学与生物工程学院,北京100124)
摘要:慢性心理压力会带来一系列的病理、生理风险,直接影响健康。有效地评估心理压カ,一直是心理压力研
究中的热点问题。在心理压力评估过程中,个体差异是影响评估效果的关键。本研究针对评估心理压力/非压力
反应中个体差异问题,以表面肌电信号作为评估参数,以高校即将毕业的学生人群为对象,提出了一种改进的支持
向量机心理压力评估算法。算法通过对样本聚类,并将聚类信息赋予支持向量机的损失函数,实现训练样本的筛
选,针对筛选后出现两类样本不平衡问题,为损失函数赋予权重来降低分类器的预测倾向性,减少练模型的误
差,补偿不平衡样本数据所造成的影响。心理压力评估分类正确率由改进前的70.34%,提高到79.31%,算法运行
时间由改进前的2026.5s减少到541,3s。结果表明,该算法可以有效地解决个体差异对于心理压力评估效果的
影响,同时降低了分类器的计算复杂度,为心理压力评估中个体差异研究提供一种可行的方案。
关词:肌电;心理压力评估;个体差异;支持向量机;权重
中图分类号R318文献标志码A文章编号0258-8021(2014)01-0045-06
Psychological Stress Evaluation Focus on Individual Difference
LI Xin"ZHANG Yun-peng"LI Hong-hong"CHEN ZE-TAO"YING Li-jt
uan
W
usnu-しal
Institute of Biomedical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China)
Measurement Technology and Instrumentation Key Lab of Hebei Province, Qinhuangdao 066004, China)
The College of Life Science and Bio-engieeng, Beijing ivesi of Technolog Beijing, 100124, Chin)
Abstract Chronic mental pressure will affect ones health directly by bring a series of pathology and physiology
risks. Effective methods of evaluating psychological pressure can detect and assess real-time stress states
warning people to pay a close attention to their heal
Ith. This paper is focused on the problem of individual
difference in the stress evaluation process. An improved support vector machine (SVM) evaluation algorithm in
automated valuation of stress/non-stress reaction was proposed based on the measurement of surface
myoelectrogram signal. The algorithm clustered the samples and gave the clustering information to the loss
function of SVM to achieve training samples screening. With the imbalance problem of the two kinds of
samples after screening, the weight were given to the loss function to reduce classifiers prediction
tendentiousness, which decreases the error of training sample and makes up for the influence made by the
unbalanced samples, The improved algorithm increased the classification accuracy from 70.34% to 79, 31%o
while algorithm running time was decreased from 2026.5 s to 541.3 s. Experimental results show that the
algorithm can effectively avoid the influence resulting from the individual difference on stress appraisal effect.
Meanwhile the algorithm reduces the computational complexity
Key words: myoelectrogram(EMG); psychological stress evaluation; individual difference; support vector
machine(SVM); weight
doi:10.3969/j.issn.0258-8021.2014.01,007
收稿日期;2013-03-13,录用日期:2013-08-21
基金项目:河北省优秀专家出国资助项目;河北省教育厅重点项目(ZD2010115)
通信作者。E-mail: yddy lixin(@ ysu.edu,cn

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