一种基于支持向量机技术的癫痫脑电棘尖波识别方法

• 作者: 赵庚申 邱天爽 郑效来 鲍海平
• 来源期刊: 生物物理学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 脑电信号 癫痫 支持向量机 特征识别
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 神经信息学
• 页码范围: 317-321
• 页数: 5页
• 分类号: Q959.7
• 字数: 2709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6737.2005.04.010

摘要

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型学习机.文章提出一种基于支持向量机的癫痫脑电特征提取与识别方法,充分发挥其泛化能力强的特点,在与神经网络方法的比较中,表现出较低的漏检率和较好的鲁棒性,有深入研究的价值和良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱天爽	大连理工大学电子与信息工程学院	302	2478	22.0	33.0
2	郑效来	大连理工大学电子与信息工程学院	3	28	3.0	3.0
3	鲍海平		16	132	7.0	11.0
4	赵庚申	大连理工大学电子与信息工程学院	2	19	2.0	2.0