發(fā)布時間：2017-10-08 15:26

  本文關(guān)鍵詞：增量孿生支持向量機后驗概率方法及腦電分類應(yīng)用

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【摘要】：目的研究一種對多任務(wù)腦電信號進行快速識別的自適應(yīng)分類算法,提高腦-機接口(brain-computer interface,BCI)系統(tǒng)的實用性。方法將孿生支持向量機(twin support vector machine,TSVM)作為初始分類模型,通過后驗概率輸出建模方法求得新樣本屬于各個類別的概率,并將該樣本歸為概率最大的類別,然后引用增量學(xué)習(xí)方法將滿足一定條件的新樣本加入到訓(xùn)練集中來更新分類模型,以最新的分類模型對新增樣本進行識別。結(jié)果對2008年BCI競賽數(shù)據(jù)集Dataset1和Dataset2a進行分類,與傳統(tǒng)SVM和現(xiàn)有TSVM等方法相比,該方法降低了分類耗時,能更好地識別出多數(shù)受試者的腦電信號。結(jié)論本文算法能提高分類器的自適應(yīng)性和分類速度,為BCI系統(tǒng)提供了一種有效的在線識別方法。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)機器人研究所;
【關(guān)鍵詞】： 自適應(yīng) 孿生支持向量機 增量學(xué)習(xí) 后驗概率 腦-機接口
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61201302,61172134) 浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY15F010009,LY14F030023) 浙江省國際科技合作項目(2013C24016) 國家留學(xué)基金資助項目(201308330297)
【分類號】：TP181;R318.04
【正文快照】： 腦-機接口(brain-computer interface,BCI)技術(shù)近年來發(fā)展迅速,是目前人機交互領(lǐng)域研究的熱點,它以腦電(electroencephalogram,EEG)信號為基礎(chǔ),通過預(yù)處理、特征提取、模式識別和控制命令生成,實現(xiàn)人的“意念控制”,涉及面已經(jīng)從最初的康復(fù)醫(yī)療拓展到航天員訓(xùn)練、智能家居、游

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本文編號：994796