基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
基于运动想象的脑机接口是把使用者的运动意图转变成控制外部设备的信号,它包括脑电数据采集,特征提取和模式分类等几个基本环节.本研究发展了用支持向量机后验概率输出进行分类,并用分类结果中具有大概率的测试样本扩充训练集的模式分类与特征更新方法,并把此方法应用于4类任务运动想象脑机接口实验.使用BCI Competition Ⅲ的数据Ⅲa,运用一对一共空间模式扩展方法进行特征提取,用支持向量机后验概率方法进行分类和训练样本扩充.结果表明:概率信息能提高BCI的性能;应用概率信息选取样本扩充训练集能增加分类器的稳健性.
推荐文章
基于概率测度支持向量机的静态手写数字识别方法
静态手写数字识别
支持向量机
统计学习理论
基于后验概率加权的模糊支持向量机
后验概率
隶属度函数
模糊支持向量机
支持向量机方法在膨胀土分类中的应用
膨胀土
支持向量机
分类
基于fMRI脑机接口的数据分类方法的研究
脑机接口
功能磁共振成像
支持向量机
分类
血氧水平依赖
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 支持向量机后验概率方法在多任务脑机接口中的应用
来源期刊 中国生物医学工程学报 学科 医学
关键词 脑机接口 样本扩充 后验概率 共空间模式 Kappa系数
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 171-176
页数 6页 分类号 R318
字数 5315字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0258-8021.2009.02.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 尧德中 电子科技大学生命科学与技术学院知觉与运动实验室 117 861 14.0 23.0
2 杨平 电子科技大学生命科学与技术学院知觉与运动实验室 65 617 13.0 22.0
3 刘铁军 电子科技大学生命科学与技术学院知觉与运动实验室 13 73 6.0 8.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (58)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (13)
同被引文献  (20)
二级引证文献  (126)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(8)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(3)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2010(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2011(14)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(11)
2012(10)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(8)
2013(21)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(20)
2014(21)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(19)
2015(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2016(20)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(18)
2017(13)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(13)
2018(15)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(15)
2019(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
脑机接口
样本扩充
后验概率
共空间模式
Kappa系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国生物医学工程学报
双月刊
0258-8021
11-2057/R
大16开
北京东单三条9号
82-73
1982
chi
出版文献量(篇)
2755
总下载数(次)
5
总被引数(次)
22830
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导