【摘 要】
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脑电信号具有时变、个体差异的特点,容易受到身体状态、情绪、位置等因素的影响,传统的BP网络分类器难以适应动态监测的要求。基于此,笔者提出了一种基于BP网络的BP AdaBoost
【基金项目】
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黑龙江省教育厅科学技术研究项目“一种自适应脑电信号分类方法研究”(项目编号:12541255)
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脑电信号具有时变、个体差异的特点,容易受到身体状态、情绪、位置等因素的影响,传统的BP网络分类器难以适应动态监测的要求。基于此,笔者提出了一种基于BP网络的BP AdaBoost基本网络分类器。首先,该分类器是在传统Ada在线自学习能力的脑电信号分类方法boost集成学习框架下由弱分类器形成的,其通过引入遗忘因子,改变初始样本容量来改进AdaBoost算法;其次,初始权值增强了其时间相关性,得到BP-AdaBoost分类器,并进一步借鉴半监督的思想,增加了基于K-近邻规则的自评价反馈环节,从而提高了捕获效
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