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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。
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文献信息
篇名 基于F-score的大数据公共空间模式选择方法
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
研究方向 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
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 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
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研究主题发展历程
节点文献
公共空间模式
信息选择
F-score
认知状态识别
大数据
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
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12529
论文1v1指导