基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法

• 作者: 吴小培 许丹 高湘萍
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 数学
• 关键词: 核Fisher判别 核函数 支持向量机 意识任务识别
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 82-84
• 页数: 3页
• 分类号: O235
• 字数: 2672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.09.029

摘要

提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法.该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别.利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴小培	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	132	1377	20.0	29.0
2	许丹	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	4	18	2.0	4.0
3	高湘萍	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	5	52	3.0	5.0