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基于支持向量机的脑——机接口模式分类和模型参数研究
被引量:
1
1
作者
赵明渊
周明天
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许雄基
张渡
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第2期337-339,348,共4页
脑—机接口(BCI)是连接大脑和计算机及外部设备的通讯系统,通过连续小波变换(CWT)对采集的脑电信号进行分解,构造由多个尺度对应的方差构成的多维向量,应用支持向量机(SVM)进行分类识别,取得了良好的效果。基于统计学习理论的结构化风...
脑—机接口(BCI)是连接大脑和计算机及外部设备的通讯系统,通过连续小波变换(CWT)对采集的脑电信号进行分解,构造由多个尺度对应的方差构成的多维向量,应用支持向量机(SVM)进行分类识别,取得了良好的效果。基于统计学习理论的结构化风险最小化原则,研究了高斯核支持向量机误差惩罚参数C和高斯核参数σ对支持向量机性能的影响,使用仿真实验验证了传统的经验风险最小化原则不能保证良好的推广能力,提出了综合调整参数σ和参数C的方法以优化支持向量机的性能。
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关键词
脑-机接口
连续小波变换
支持向量机
统计学习理论
模型参数
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职称材料
题名
基于支持向量机的脑——机接口模式分类和模型参数研究
被引量:
1
1
作者
赵明渊
周明天
许雄基
张渡
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
中国农业银行四川省分行
中国农业银行四川省分行
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第2期337-339,348,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60471055)
教育部博士点基金项目(20040614017)
文摘
脑—机接口(BCI)是连接大脑和计算机及外部设备的通讯系统,通过连续小波变换(CWT)对采集的脑电信号进行分解,构造由多个尺度对应的方差构成的多维向量,应用支持向量机(SVM)进行分类识别,取得了良好的效果。基于统计学习理论的结构化风险最小化原则,研究了高斯核支持向量机误差惩罚参数C和高斯核参数σ对支持向量机性能的影响,使用仿真实验验证了传统的经验风险最小化原则不能保证良好的推广能力,提出了综合调整参数σ和参数C的方法以优化支持向量机的性能。
关键词
脑-机接口
连续小波变换
支持向量机
统计学习理论
模型参数
Keywords
Brain-Computer Interface (BCI)
Continuous Wavelet Transform (CWT)
Support Vector Machine (SVM)
statistic learning theory
model parameters
分类号
TP183 [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
操作
1
基于支持向量机的脑——机接口模式分类和模型参数研究
赵明渊
周明天
许雄基
张渡
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
1
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