【摘要】：少數(shù)民族的民族認同感研究對增加少數(shù)民族聚集地的社會穩(wěn)定和加快經(jīng)濟發(fā)展,存在越來越重要的作用。而傳統(tǒng)的民族認同感研究主要是采用問卷、走訪以及座談等方式進行分析民族認同問題,但是被調(diào)查對象往往為了迎合調(diào)查意圖、遵從社會評價標準、掩蓋個人隱私等各種原因不說實話,用這種方式測量的數(shù)據(jù)真實性需要考證。因此,本論文,嘗試采用腦電信號EEG情感計算的方式來對少數(shù)民族的民族認同感進行量化研究�；谀X電信號的情緒計算研究,在越來越多的研究者的參與下,腦電信號的情緒識別取得了良好的效果。而且基于腦電信號的情緒識別和少數(shù)民族的民族認同感之間都是根據(jù)認同度來進行分析的,因此,使用EEG信號分析民族認同感是可行的。本論文主要進行了如下研究:首先對腦電信號情緒識別與民族認同感之間的關(guān)聯(lián)性就行了分析,根據(jù)《少數(shù)民族大學生的民族認同研究》問卷中的問答式改編為圖片與蒙族文化認同方面的相似性,設(shè)計了一套民族認同感的圖片刺激材料問卷系統(tǒng),從而最終制作出民族認同感測試情緒刺激材料庫。此外,從國際情感圖像系統(tǒng)中,根據(jù)愉悅程度和覺醒程度選擇積極情緒和負性情感圖片,制作一系列訓練刺激材料。其次,對采集腦電信號主流的三種實驗范式:隨機呈現(xiàn)、順序呈現(xiàn)、獨立呈現(xiàn)通過控制變量法進行了對比分析研究,均使用PCA進行腦電信號的特征提取和SVM進行情緒分類,通過對比,本論文選擇順序呈現(xiàn)的實驗范式進行后續(xù)的民族認同感量化研究。最后,比較了腦電信號的特征提取方法和特征分類方法。特征提取方法比較了 PCA和CSP,特征分類方法對比了支持向量機SVM和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN,最后分別選取了共空間模型CSP作為本論文的腦電信號的特征提取方法,SVM作為本論文的腦電信號的特征分類方法。經(jīng)過以上幾個部分分析研究,分別確定了民族認同感的圖片問卷,并制作了刺激材料;確定了本論文最終要選擇的腦電信號的特征提取和特征分類方法,也使得本論文最終確定民族認同感量化模型的設(shè)計。通過本論文確定的情感識別模型,經(jīng)模型分析最終可以發(fā)現(xiàn)本文所采用的情緒識別模型,模型訓練準確率維持在一個較高的水平,平均準確率為91.54%,與之所得到的民族認同感量化結(jié)果為83.44%。民族認同感量化模型中,模型訓練準確率的方差為0.00438,在一個較低的數(shù)值,也能說明該系統(tǒng)的可靠性。訓練完模型之后,得到的民族認同感準確率(即認同率)方差也僅為0.0195。這說明了本論文設(shè)計的基于EEG情感計算的民族認同感量化系統(tǒng)取得了不錯的效果,基于EEG的情感計算可以應用在民族認同的研究中。
【圖文】：

民族認同感測試刺激材料庫逡逑圖片問卷系統(tǒng)逡逑籍《少數(shù)民族大學生的民族認同研宄》％］是基于少數(shù)民族大學生的民族認民族大學生發(fā)展積極的社會觀念，積極的文化素養(yǎng)和行為準則，實現(xiàn)對民民族身份的雙重認同。為了逐漸的增加少數(shù)民族大學生對本民族的認同感認同感共同認知，增加少數(shù)民族大學生對中華民族的認同感。因此，了解生的民族認同感狀況尤為重要，本書作者徐柏才設(shè)計了《少數(shù)民族大學生研宄調(diào)查問卷》。本論文主要是選擇了該問卷中，文化認同部分的問題，包括１０逡逑

民族認同感測試刺激材料庫逡逑圖片問卷系統(tǒng)逡逑籍《少數(shù)民族大學生的民族認同研宄》％］是基于少數(shù)民族大學生的民族認民族大學生發(fā)展積極的社會觀念，積極的文化素養(yǎng)和行為準則，實現(xiàn)對民民族身份的雙重認同。為了逐漸的增加少數(shù)民族大學生對本民族的認同感認同感共同認知，增加少數(shù)民族大學生對中華民族的認同感。因此，，了解生的民族認同感狀況尤為重要，本書作者徐柏才設(shè)計了《少數(shù)民族大學生研宄調(diào)查問卷》。本論文主要是選擇了該問卷中，文化認同部分的問題，包括１０逡逑
【學位授予單位】：中央民族大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;TN911.6;C955

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本文編號：2690538