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基于P300和极限学习机的脑电测谎研究
被引量：
7
1
作者
高军峰
张文佳
+3 位作者
杨勇
胡佳佳
陶春毅
官金安
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期301-305,共5页
极限学习机基于一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFNs),其有效性在模式识别很多领域得到证实。该文针对当前的测谎方法的准确率不够高及训练时间较长的缺点,将ELM算法应用到测谎研究领域,作为分类器,对说谎者和诚实者的两类脑电信号进行...
极限学习机基于一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFNs),其有效性在模式识别很多领域得到证实。该文针对当前的测谎方法的准确率不够高及训练时间较长的缺点,将ELM算法应用到测谎研究领域,作为分类器,对说谎者和诚实者的两类脑电信号进行分类识别,并将实验结果和三类典型的分类器:支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和线性分类器(FDA)的分类结果进行比较。实验结果表明,该方法不仅获得最高的训练和测试准确率,而且训练时间也大为缩短,证明了该方法的测谎有效性。
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关键词
脑电
极限学习机
测谎
神经网络
P300
支持向量机
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职称材料
冰毒成瘾者脑电信号的分类研究
被引量：
3
2
作者
高军峰
张家琦
+2 位作者
韦思宏
彭丝雨
周到
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期955-960,共6页
冰毒是新型毒品的一种,它可以引起大脑功能异常甚至致人死亡。目前对冰毒成瘾者的脑电信号的分析主要通过ERP分析,还鲜有对冰毒成瘾者的脑电信号进行分类。该研究对两类受试者的脑电信号进行ERP分析,选定P300范围并提取出每次实验下处...
冰毒是新型毒品的一种,它可以引起大脑功能异常甚至致人死亡。目前对冰毒成瘾者的脑电信号的分析主要通过ERP分析,还鲜有对冰毒成瘾者的脑电信号进行分类。该研究对两类受试者的脑电信号进行ERP分析,选定P300范围并提取出每次实验下处于该范围内脑电信号的时域、频域和小波系数作为分类特征来进行模式识别,分类结果显示准确率达到80%以上。此外,分类准确率达到75%以上的5个电极中4个位于额叶区域,这说明相比较于其他脑区,冰毒对额叶的影响最为严重,因此冰毒可能损伤大脑的执行认知功能。C3电极基本映射于初级运动皮层区域,说明冰毒可能对冰毒成瘾者的运动执行功能也产生了一定影响。上述结果为进一步研究冰毒对大脑的神经活动造成的影响提供了研究思路。
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关键词
脑电信号
特征提取
冰毒
P300
小波变换
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职称材料
题名
基于P300和极限学习机的脑电测谎研究
被引量：
7
1
作者
高军峰
张文佳
杨勇
胡佳佳
陶春毅
官金安
机构
中南民族大学认知科学国家民委重点实验室
电子科技
大学
生命
科学
与技术学院
江西财经
大学
信息技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期301-305,共5页
基金
国家自然科学基金(81271659
61262034
+3 种基金
91120017)
江西省自然科学基金(20114BAB211020
20132BAB201025)
江西省教育厅科技项目(GJJ13302)
文摘
极限学习机基于一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFNs),其有效性在模式识别很多领域得到证实。该文针对当前的测谎方法的准确率不够高及训练时间较长的缺点,将ELM算法应用到测谎研究领域,作为分类器,对说谎者和诚实者的两类脑电信号进行分类识别,并将实验结果和三类典型的分类器:支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和线性分类器(FDA)的分类结果进行比较。实验结果表明,该方法不仅获得最高的训练和测试准确率,而且训练时间也大为缩短,证明了该方法的测谎有效性。
关键词
脑电
极限学习机
测谎
神经网络
P300
支持向量机
Keywords
EEG
extreme learning machine
lie detection
neural network
P300
support vector machine
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
冰毒成瘾者脑电信号的分类研究
被引量：
3
2
作者
高军峰
张家琦
韦思宏
彭丝雨
周到
机构
中南民族大学
生物医学工程学院
中南民族大学认知科学国家民委重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期955-960,共6页
基金
中央高校基本科研业务费(CZZ19004,CZY20039)
国家自然科学基金(GZY17012)。
文摘
冰毒是新型毒品的一种,它可以引起大脑功能异常甚至致人死亡。目前对冰毒成瘾者的脑电信号的分析主要通过ERP分析,还鲜有对冰毒成瘾者的脑电信号进行分类。该研究对两类受试者的脑电信号进行ERP分析,选定P300范围并提取出每次实验下处于该范围内脑电信号的时域、频域和小波系数作为分类特征来进行模式识别,分类结果显示准确率达到80%以上。此外,分类准确率达到75%以上的5个电极中4个位于额叶区域,这说明相比较于其他脑区,冰毒对额叶的影响最为严重,因此冰毒可能损伤大脑的执行认知功能。C3电极基本映射于初级运动皮层区域,说明冰毒可能对冰毒成瘾者的运动执行功能也产生了一定影响。上述结果为进一步研究冰毒对大脑的神经活动造成的影响提供了研究思路。
关键词
脑电信号
特征提取
冰毒
P300
小波变换
Keywords
EEG
feature extraction
methamphetamine
P300
wavelet transform
分类号
TP2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于P300和极限学习机的脑电测谎研究
高军峰
张文佳
杨勇
胡佳佳
陶春毅
官金安
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
冰毒成瘾者脑电信号的分类研究
高军峰
张家琦
韦思宏
彭丝雨
周到
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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