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J-GLOBAL ID：202202242858820212   整理番号：22A1022202

感情認識アルゴリズムアプリケーション金融開発と経済成長状況と開発傾向【JST・京大機械翻訳】

Emotion Recognition Algorithm Application Financial Development and Economic Growth Status and Development Trend

著者 (3件)： Wang Dahai (College of Management, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Li Bing (School of Software, Jiangxi Normal University, Nanchang, China) ,  Yan Xuebo (College of Artificial Intelligence, East China University of Technology, Nanchang, China)
資料名： Frontiers in Psychology (Web)  (Frontiers in Psychology (Web))
巻： 13  ページ： 856409  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7096A  ISSN： 1664-1078  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金融市場と経済成長と開発傾向は,極めて複雑なシステムと考えられ,この複雑なシステムの徹底的な研究と予測は,常にエコノマイザと他の学者の注目の焦点であった。感情認識アルゴリズムは,多くの新興科学と技術を統合するパターン認識技術であり,良好な非線形システム適合能力を持っている。しかし,金融市場と経済成長と開発傾向を分析し予測するための感情認識アルゴリズムモデルの使用は,より正確な予測結果をもたらす。本論文は,最初に,既存の金融開発と経済成長状況と開発傾向予測問題への詳細な紹介を与えて,次に,感情認識アルゴリズムの概念の簡潔な概要を与えた。次に,統計的感情認識法,混合感情認識法,および知識技術に基づく感情認識法を含む感情認識法を記述して,統計的感情認識法の3つのアルゴリズムモデルに関する徹底的研究を実施し,それらはサポートベクトルマシンアルゴリズムモデル,人工ニューラルネットワークアルゴリズムモデル,および長期および短期記憶ネットワークアルゴリズムモデルであった。最後に,これらの3つのアルゴリズムモデルを,金融市場と経済成長と開発傾向予測実験に適用した。実験結果は,3つのアルゴリズムの平均絶対誤差が25未満であり,それは,感情認識アルゴリズムが,金融市場と経済成長と開発傾向の予測のために良い操作性と実現可能性を有することを検証した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  パターン認識 ,  非線形系 ,  *感情 ,  *経済成長 ,  エコノマイザ ,  実験 ,  ニューラルネットワーク ,  *認識 ,  *金融 ,  *計算機アルゴリズム ,  *応用プログラム ,  モデル ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： *感情認識 ,  *認識アルゴリズム ,  金融市場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 感情認識アルゴリズム ,  金融開発 ,  経済成長 ,  開発予測 ,  応用

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  応用心理学  (AE02000A)

引用文献 (30件)：

• Agarwal G., Om H. (2021). Performance of deer hunting optimization based deep learning algorithm for speech emotion recognition. Multimed. Tools Appl. 80 1-32. doi: 10.1007/s11042-020-10118-x
• Aqlan M. A. A. (2020). Research on the Status Quo and Countermeasures of Cross-Border E-Commerce Development in Arab Countries. Open J. Bus. Manage. 08 1536-1542. doi: 10.4236/ojbm.2020.84097
• Bakhshi A., Chalup S., Harimi A., Mirhassani S. M. (2020). Recognition of emotion from speech using evolutionary cepstral coefficients. Multimed. Tools Appl. 79 35739-35759. doi: 10.1007/s11042-020-09591-1
• Demis H., Dharshan K., Christopher S., Matthew B. (2017). Neuroscience-Inspired Artificial Intelligence. Neuron 95 245-258. doi: 10.1016/j.neuron.2017.06.011
• Fang W. C., Wang K. Y., Fahier N., Ho Y. L., Huang Y. D., et al (2019). Development and Validation of an EEG-Based Real-Time Emotion Recognition System Using Edge AI Computing Platform With Convolutional Neural Network System-on-Chip Design. IEEE J. Emerg. Select. Topics Circuits Sys. 9 645-657. doi: 10.1109/JETCAS.2019.2951232

タイトルに関連する用語 (9件)： 感情 ,  認識アルゴリズム ,  アプリケーション ,  金融 ,  開発 ,  経済 ,  成長 ,  状況 ,  傾向