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Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究
1
作者
谢松云
程西娜
丁艳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期209-211,共3页
为了研究PSVM分类器用于脑功能识别的有效性与优越性,对脑功能识别做出了深入的研究和分析。采用三名受试者在睁眼和闭眼状态下的脑电实测数据,从不同角度深入分析和比较了PSVM分类器与标准SVM分类器的性能,主要衡量指标为识别率和训练...
为了研究PSVM分类器用于脑功能识别的有效性与优越性,对脑功能识别做出了深入的研究和分析。采用三名受试者在睁眼和闭眼状态下的脑电实测数据,从不同角度深入分析和比较了PSVM分类器与标准SVM分类器的性能,主要衡量指标为识别率和训练时间。结果PSVM分类器优于标准SVM分类器之处在于,在保证识别率的同时,计算速度有了显著地提高。并且随着样本维数的增加,PSVM分类器的计算速度并没有下降。PSVM用于脑电信号功能识别是高效率的,这对今后的有实时要求的脑功能分类识别问题具有重要意义。
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关键词
近邻支持向量机
脑功能
训练时间
正识率
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题名
Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究
1
作者
谢松云
程西娜
丁艳
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第11期209-211,共3页
基金
2007年西北工业大学基础研究基金(No.W018102)。
文摘
为了研究PSVM分类器用于脑功能识别的有效性与优越性,对脑功能识别做出了深入的研究和分析。采用三名受试者在睁眼和闭眼状态下的脑电实测数据,从不同角度深入分析和比较了PSVM分类器与标准SVM分类器的性能,主要衡量指标为识别率和训练时间。结果PSVM分类器优于标准SVM分类器之处在于,在保证识别率的同时,计算速度有了显著地提高。并且随着样本维数的增加,PSVM分类器的计算速度并没有下降。PSVM用于脑电信号功能识别是高效率的,这对今后的有实时要求的脑功能分类识别问题具有重要意义。
关键词
近邻支持向量机
脑功能
训练时间
正识率
Keywords
proximal support vector machine
brain function
training time
correct recognition ratio
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究
谢松云
程西娜
丁艳
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
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