【摘 要】
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针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,美国东北大学工程学院
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针对脑机接口中两类左右手运动想象任务,提出一种依据迭代训练次数不断更新训练集样本的半监督算法.使用多重自相关分析算法,选择置信度较高的脑电信号样本并加入初始训练集;分别使用公共平均参考法与共空域模式算法,对样本进行预处理及特征提取;最后使用支持向量机对样本进行测试,根据迭代学习次数按照递进方式移除置信度较低的样本,并利用剩余样本继续训练模型,从而优化特征提取器及分类器参数.通过对标准脑电竞赛数据库BCI IV Dataset IIa中左右手运动想象数据的测试表明,该算法与其他算法相比,在训练样本数目较少的
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