基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和系统

本发明提供一种基于证据理论多模态数据决策融合的情绪识别方法和系统。该方法通过PCM聚类算法聚类出每条数据的两个簇心，将其作为上下界构建区间数模型，以此提高区间数模型在噪音环境下的效果。构造识别框架，根据区间长度计算数据特征的支持度，以此提高生成的BPA在分类时的准确性。利用测试样本和区间数模型的相似度和特征支持度计算每个样本的BPA，然后通过Dempster组合规则进行证据组合。其次利用Jousselme距离对证据间冲突性进行判断，进而计算证据间相似度构造相似度邻接矩阵，然后利用相似性之和定义证据间关系强度，综合直接关系和间接关系计算修改冲突证据的权重，通过整体权重对原始证据体进行加权修正，最后经过Dempster合成公式组合得到最终结果。