|
|
天津大学学报(自然科学与工程技术版) 2011
？基于svm特征优化的farwell虚拟矩阵字符识别, PP. 829-834 Keywords: 支持向量机特征优化方法,farwell虚拟字符矩阵,脑机接口 Abstract: ？传统farwell虚拟字符矩阵bci中仅采用少数中线导联上的eeg特征进行识别，由于识别信息量较为有限，导致识别效率不高．为此，引入了一种支持向量机特征优化方法，采用扰动支持向量机代价函数的方法评价特征对于分类的贡献，进而优选出适于识别的特征组合．对6位受试者每人各采集80个字符的farwell虚拟矩阵刺激任务脑电数据，经支持向量特征优化方法进行识别，获得良好的识别效果(识别错误率0.9%)．研究表明，支持向量机特征优化方法具有较好的特征选择效果，适用于高特征维度的脑机交互诱发脑电信号降维处理．
|
