基于DBN和RF的跨被试情绪识别研究

王发旺, 陈睿, 伏云发

Cross⁃subject emotion recognition based on DBN and RF

Fawang Wang, Rui Chen, Yunfa Fu

表4 ReliefF的伪代码程序

Table 4 Pseudo code program of ReliefF

设训练数据集为D，样本抽样次数m,特征权重的阈值δ，最近邻样本个数k；输出为各个特征的特征权重T.

1.置所有特征权重为0，T为空集.

2.?or i=1 to m do

（1）从D中随机选择一个样本R；

（2）从R的同类样本集中找到R的k个最近邻 $H_{j} (j = 1,$

$2, \dots, k)$ ，从每个不同类样本集中找出一个最近邻 $M_{j} (C)$ ;

3.?or A=1 to N All feature do

$\begin{array}{l} W (A) = W (A) - \sum_{j - 1}^{k} d i f f (A, R, H_{j}) / (m k) \\ + \sum_{c e c i a s s (R)} [\frac{p (c)}{1 - p (c l a s s (R))} \sum_{j - 1}^{k} d i f f (A, R, M_{j} (C))] / (m k) \end{array}$

end