Resumen

El impulso del amor a primera vista (ILFS) es un fenómeno bien conocido pero poco estudiado. A pesar de la privacidad de estas emociones, conocer el grado de atracción que uno encuentra en su pareja puede ser beneficioso para construir una futura relación en una sociedad abierta, donde las parejas se aceptan mutuamente. Por lo tanto, este estudio adoptó el método de recogida de señales del electrocardiógrafo (ECG), que se ha utilizado ampliamente en los dispositivos vestibles, para recoger las señales y realizar el correspondiente análisis de reconocimiento. En primer lugar, utilizamos fotos para inducir la ILFS y obtuvimos señales de ECG de 46 estudiantes sanos (24 mujeres y 22 hombres) en un laboratorio. En segundo lugar, extrajimos las características en el dominio del tiempo y la frecuencia de las señales de ECG y realizamos un análisis no lineal. Posteriormente, utilizamos un algoritmo de selección de características y un conjunto de clasificadores para clasificar las características. En combinación con los algoritmos de selección de avance flotante de la secuencia y de bosque aleatorio, la precisión de identificación del ILFS fue del 69,07%. La sensibilidad, la especificidad, la F1 y el área bajo la curva de los demás parámetros fueron superiores a 0,6. La clasificación de las señales de ECG según sus características demostró que las señales podían ser reconocidas. A través de la información proporcionada por las señales de ECG, se puede determinar si el participante posee el deseo de enamorarse, ayudando a determinar la pareja adecuada en el tiempo más rápido; esto es propicio para establecer una relación romántica.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:señal de ecg, algoritmo de selección de características, conjunto de clasificadores, ilfs, algoritmo random forest, impulso del amor, clasificación de ecg, métodos de recogida de señales, relación futura, análisis de reconocimiento
• Keywords:ecg signal, features selection algorithm, set of classifier, ilfs, random forest algorithm, impulse of love, classification of ecg, signal collection methods, future relationship, recognition analysis