基于F-score的大数据公共空间模式选择方法

• 作者: 吴明权 李海峰 王欣杰 马琳
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 公共空间模式 信息选择 F-score 认知状态识别 大数据
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 大数据分析方法
• 页码范围: 432-439
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 6438字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2014.05.010

摘要

公共空间模式(CSP)分析由于具有变换简单、实现快速等优点，被广泛应用于信息挖掘、脑电信号处理等大数据处理应用中。本文以基于脑电信号的人类认知状态分类识别为背景，研究一种基于 Fisher 分数(F-score)的特征评价与选择的 CSP构建方法。利用 F-score 计算代价小、可以快速从高维数据中选择出有效信息和特征的优点，实现了对模式重要程度做出定量的表达；针对F-score阈值确定困难、信息冗余、无法自适应实现等难点问题，提出了相应的解决方法。所提出方法在脑认知活动解析实验中，针对五类认知状态分类问题取得了92%的识别准确率。本方法为大数据的公共模式挖掘等问题供了一个强有力的新工具。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马琳	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	65	463	10.0	20.0
2	李海峰	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	53	445	11.0	20.0
3	王欣杰	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	11	1.0	1.0
4	吴明权	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	2	29	2.0	2.0