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基于SVM的脑功能分类与识别方法研究
被引量：
8
1
作者
谢松云
张海军
+2 位作者
赵海涛
张振中
杨金孝
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2007年第1期125-128,共4页
目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑...
目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑功能进行分类识别,从不同角度深入分析和比较讨论了由四种核函数构造的SVM分类器性能,并提出了脑电信号特征参数从低维到高维的组合变换新方法。结果由RBF核函数构造的SVM分类器最为适合脑功能的分类识别,正识率最高可达96%。结论支持向量机的方法用于脑电信号处理及功能模式识别是可行的、有效的、并初步表现出了优越的性能。
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关键词
支持向量机
脑功能
核函数分类器
正识率
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职称材料
题名
基于SVM的脑功能分类与识别方法研究
被引量：
8
1
作者
谢松云
张海军
赵海涛
张振中
杨金孝
机构
西北工业大学电子信息学院
第四军医大学第一附属医院放射科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2007年第1期125-128,共4页
基金
国家自然科学基金(30470459)
西工大科技创新基金(M450212)资助。
文摘
目的探讨SVM分类器用于脑功能识别的可行性、有效性与优越性,为脑电信号处理及功能识别提供一种新的途径和参考。方法对400组实测的正常人在睁眼和闭眼两种状态下的脑电信号,选取四种核函数分别构造四种SVM分类器对上述两种状态下的脑功能进行分类识别,从不同角度深入分析和比较讨论了由四种核函数构造的SVM分类器性能,并提出了脑电信号特征参数从低维到高维的组合变换新方法。结果由RBF核函数构造的SVM分类器最为适合脑功能的分类识别,正识率最高可达96%。结论支持向量机的方法用于脑电信号处理及功能模式识别是可行的、有效的、并初步表现出了优越的性能。
关键词
支持向量机
脑功能
核函数分类器
正识率
Keywords
Support vector machine
Brain function
Kernel function classifier
Correct recognition ratio
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SVM的脑功能分类与识别方法研究
谢松云
张海军
赵海涛
张振中
杨金孝
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2007
8
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