P300Speller中基于权值重采样的ABSVM字符识别方法研究

• 作者: 万柏坤 刘志朋 孙长城 明东 殷涛 綦宏志 许敏鹏
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应增强支持向量机 事件相关电位 脑-机接口 权值重采样
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2534-2539
• 分类号: TP18
• 字数: 5119字
• 语种: 中文

摘要

P300 Speller是脑-机接口中重要的信息交互方式,由于其诱发的脑电特征信噪比较低与训练样本量庞大等问题,常规的线性识别算法和支持向量机等非线性识别算法难以获得理想的识别效率.本文引入了一种基于权值样本重采样过程的Adaptive Boosting SVM(ABSVM)方法,在大样本集上利用AdaBoost重采样方法建立一系列小样本子集,在其上训练支持向量机并将其集成后进行识别.对6位受试者P300 Speller字符辨识实验的脑电特征识别结果发现,该方法能够显著提高字符识别效率,在合并使用5次重复刺激特征的情况下字符识别准确率达到97.5％.使用国际脑机接口竞赛数据库数据进一步验证,在合并使用5次重复刺激特征的情况下该方法识别正确率较竞赛报告的最优方法提高7.35％,最大信息传输速率的提高达到48.9％.研究结果表明,ABSVM方法能够有效提高P300 Speller的识别效率和信息传输速率,值得进一步研究和发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	明东	天津大学精密仪器与光电子工程学院	107	678	16.0	21.0
2	万柏坤	天津大学精密仪器与光电子工程学院	122	1266	20.0	27.0
3	殷涛	中国医学科学院生物医学工程研究所	55	311	10.0	13.0
4	刘志朋	中国医学科学院生物医学工程研究所	57	317	10.0	13.0
5	綦宏志	天津大学精密仪器与光电子工程学院	46	445	14.0	19.0
7	许敏鹏	天津大学精密仪器与光电子工程学院	22	61	5.0	7.0
8	孙长城	天津大学精密仪器与光电子工程学院	3	32	3.0	3.0