本文關(guān)鍵詞：增量孿生支持向量機(jī)后驗(yàn)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(duì)多任務(wù)腦電信號(hào)進(jìn)行快速識(shí)別的自適應(yīng)分類算法,提高腦-機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)系統(tǒng)的實(shí)用性。方法將孿生支持向量機(jī)(twin support vector machine,TSVM)作為初始分類模型,通過后驗(yàn)概率輸出建模方法求得新樣本屬于各個(gè)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(duì)新增樣本進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果對(duì)2008年BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù)集Dataset1和Dataset2a進(jìn)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(shí),能更好地識(shí)別出多數(shù)受試者的腦電信號(hào)。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(shí)別方法。
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)機(jī)器人研究所;
【關(guān)鍵詞】： 自適應(yīng) 孿生支持向量機(jī) 增量學(xué)習(xí) 后驗(yàn)概率 腦-機(jī)接口
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201302,61172134) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY15F010009,LY14F030023) 浙江省國(guó)際科技合作項(xiàng)目(2013C24016) 國(guó)家留學(xué)基金資助項(xiàng)目(201308330297)
【分類號(hào)】：TP181;R318.04
【正文快照】： 腦-機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)技術(shù)近年來發(fā)展迅速,是目前人機(jī)交互領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),它以腦電(electroencephalogram,EEG)信號(hào)為基礎(chǔ),通過預(yù)處理、特征提取、模式識(shí)別和控制命令生成,實(shí)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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8 王e，

本文編號(hào)：994796