基于生理信号的二分类情感识别系统的特征选择问题其规模随着初始特征维数的增加呈指数增长,它是一个NP难问题。以系统的漏报率和虚报率为评价指标,建立性能良好的二分类情感识别系统的任务,是找到原始特征中使漏报率和虚报率最低的特征子集。将此过程抽取为一个组合优化模型,用禁忌搜索算法进行特征选择,用Fisher分类器进行分类。对66名大学生的4种离散情感(喜、怒、哀、惧)状态下采集的两种情感生理信号(皮肤电导和心率)进行特征选择和分类,发现禁忌搜索能较好地解决系统构建中的特征选择组合优化问题,并且由此构建