采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别，针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题，使用改进的萤火虫算法（MFA）来优选LSTSVM的各项参数，使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号，使用该算法进行情感识别，并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明，提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高，需要的训练时间更短。