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半监督学习的运动想象脑电信号分类
被引量：
1
1
作者
谭学敏
郭超
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第3期139-145,共7页
为了减少枯燥和耗时的训练进程和提高脑机接口系统的分类率,将半监督学习运用到了运动想象脑电的分类中,提出了一种基于分段重叠共空间模式的自训练算法,将分段重叠共空间模式作为特征提取算法,使用少量标记的数据进行学习,然后使用置...
为了减少枯燥和耗时的训练进程和提高脑机接口系统的分类率,将半监督学习运用到了运动想象脑电的分类中,提出了一种基于分段重叠共空间模式的自训练算法,将分段重叠共空间模式作为特征提取算法,使用少量标记的数据进行学习,然后使用置信度评估准则从未标记样本中挑选信息量大的样本来提高线性判别分类器的性能。提出的算法在少量标记样本和大量未标记样本的帮助下,能够获得比基于共空间模式作为特征提取的自训练算法和基于滤波带宽共空间模式作为特征提取的自训练算法有更好的分类效果。使用2005 BCI竞赛的数据集Iva来证明算法的有效性,结果表明了提出的算法能有效提高运动想象脑电的分类率。
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关键词
脑机接口
自训练
分段重叠共空间模式
置信度评估准则
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题名
半监督学习的运动想象脑电信号分类
被引量：
1
1
作者
谭学敏
郭超
机构
成都信息工程大学控制工程学院
国网成都供电公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第3期139-145,共7页
文摘
为了减少枯燥和耗时的训练进程和提高脑机接口系统的分类率,将半监督学习运用到了运动想象脑电的分类中,提出了一种基于分段重叠共空间模式的自训练算法,将分段重叠共空间模式作为特征提取算法,使用少量标记的数据进行学习,然后使用置信度评估准则从未标记样本中挑选信息量大的样本来提高线性判别分类器的性能。提出的算法在少量标记样本和大量未标记样本的帮助下,能够获得比基于共空间模式作为特征提取的自训练算法和基于滤波带宽共空间模式作为特征提取的自训练算法有更好的分类效果。使用2005 BCI竞赛的数据集Iva来证明算法的有效性,结果表明了提出的算法能有效提高运动想象脑电的分类率。
关键词
脑机接口
自训练
分段重叠共空间模式
置信度评估准则
Keywords
Brain Computer Interface(BCI)
self-training
Segmented overlapping Common Spatial Pattern(SCSP)
confidence criterion
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
半监督学习的运动想象脑电信号分类
谭学敏
郭超
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
1
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