基于EEG情感计算的民族认同感量化研究

发布时间：2020-05-31 22:16

【摘要】：少数民族的民族认同感研究对增加少数民族聚集地的社会稳定和加快经济发展,存在越来越重要的作用。而传统的民族认同感研究主要是采用问卷、走访以及座谈等方式进行分析民族认同问题,但是被调查对象往往为了迎合调查意图、遵从社会评价标准、掩盖个人隐私等各种原因不说实话,用这种方式测量的数据真实性需要考证。因此,本论文,尝试采用脑电信号EEG情感计算的方式来对少数民族的民族认同感进行量化研究。基于脑电信号的情绪计算研究,在越来越多的研究者的参与下,脑电信号的情绪识别取得了良好的效果。而且基于脑电信号的情绪识别和少数民族的民族认同感之间都是根据认同度来进行分析的,因此,使用EEG信号分析民族认同感是可行的。本论文主要进行了如下研究:首先对脑电信号情绪识别与民族认同感之间的关联性就行了分析,根据《少数民族大学生的民族认同研究》问卷中的问答式改编为图片与蒙族文化认同方面的相似性,设计了一套民族认同感的图片刺激材料问卷系统,从而最终制作出民族认同感测试情绪刺激材料库。此外,从国际情感图像系统中,根据愉悦程度和觉醒程度选择积极情绪和负性情感图片,制作一系列训练刺激材料。其次,对采集脑电信号主流的三种实验范式:随机呈现、顺序呈现、独立呈现通过控制变量法进行了对比分析研究,均使用PCA进行脑电信号的特征提取和SVM进行情绪分类,通过对比,本论文选择顺序呈现的实验范式进行后续的民族认同感量化研究。最后,比较了脑电信号的特征提取方法和特征分类方法。特征提取方法比较了 PCA和CSP,特征分类方法对比了支持向量机SVM和卷积神经网络CNN,最后分别选取了共空间模型CSP作为本论文的脑电信号的特征提取方法,SVM作为本论文的脑电信号的特征分类方法。经过以上几个部分分析研究,分别确定了民族认同感的图片问卷,并制作了刺激材料;确定了本论文最终要选择的脑电信号的特征提取和特征分类方法,也使得本论文最终确定民族认同感量化模型的设计。通过本论文确定的情感识别模型,经模型分析最终可以发现本文所采用的情绪识别模型,模型训练准确率维持在一个较高的水平,平均准确率为91.54%,与之所得到的民族认同感量化结果为83.44%。民族认同感量化模型中,模型训练准确率的方差为0.00438,在一个较低的数值,也能说明该系统的可靠性。训练完模型之后,得到的民族认同感准确率(即认同率)方差也仅为0.0195。这说明了本论文设计的基于EEG情感计算的民族认同感量化系统取得了不错的效果,基于EEG的情感计算可以应用在民族认同的研究中。
【图文】：

民族认同感测试刺激材料库逡逑图片问卷系统逡逑籍《少数民族大学生的民族认同研宄》％］是基于少数民族大学生的民族认民族大学生发展积极的社会观念，积极的文化素养和行为准则，实现对民民族身份的双重认同。为了逐渐的增加少数民族大学生对本民族的认同感认同感共同认知，增加少数民族大学生对中华民族的认同感。因此，了解生的民族认同感状况尤为重要，本书作者徐柏才设计了《少数民族大学生研宄调查问卷》。本论文主要是选择了该问卷中，文化认同部分的问题，包括１０逡逑

民族认同感测试刺激材料库逡逑图片问卷系统逡逑籍《少数民族大学生的民族认同研宄》％］是基于少数民族大学生的民族认民族大学生发展积极的社会观念，积极的文化素养和行为准则，实现对民民族身份的双重认同。为了逐渐的增加少数民族大学生对本民族的认同感认同感共同认知，增加少数民族大学生对中华民族的认同感。因此，，了解生的民族认同感状况尤为重要，本书作者徐柏才设计了《少数民族大学生研宄调查问卷》。本论文主要是选择了该问卷中，文化认同部分的问题，包括１０逡逑
【学位授予单位】：中央民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;TN911.6;C955

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本文编号：2690538