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El reconocimiento de emociones desempea un papel crucial en las aplicaciones de interaccin emocional humano-robot, y el modelo de aprendizaje emocional cerebral es uno de los diversos mtodos de reconocimiento de emociones, pero las reglas de aprendizaje del modelo de aprendizaje emocional cerebral original presentan una mala adaptacin y no funcionan muy bien. De hecho, los mtodos existentes de reconocimiento de emociones faciales no tienen una alta precisin y no son suficientemente prcticos en aplicaciones en tiempo real. Para resolver este problema, este trabajo introduce un modelo ptimo, que fusiona el sistema difuso wavelet recurrente de intervalo tipo-2 y la red de aprendizaje emocional cerebral para el reconocimiento de emociones. El modelo propuesto aprovecha la teora difusa wavelet recurrente de tipo 2 y la red neuronal emocional cerebral. Inicialmente no hay reglas, y luego la estructura y los parmetros del modelo se sintonizan en lnea simultneamente mediante el enfoque de gradiente y la funcin de Lyapunov. Los flujos de datos de entrada del sistema se importan directamente a la red neuronal a travs de un sistema de inferencia difusa wavelet recurrente de tipo 2; a continuacin, los resultados se canalizan a travs de canales sensoriales y emocionales que producen conjuntamente las salidas finales de la red. El modelo propuesto podra reducir la incertidumbre en trminos de vaguedad utilizando la teora difusa wavelet recurrente de tipo 2 y eliminando las muestras de ruido. Por ltimo, se demuestra el rendimiento superior del mtodo propuesto mediante su comparacin con algunos mtodos de reconocimiento de emociones en cinco bases de datos de emociones.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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