基于P300和极限学习机的脑电测谎研究

• 作者: 官金安 张文佳 杨勇 胡佳佳 陶春毅 高军峰
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电 极限学习机 测谎 神经网络 P300 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 生物电子学
• 页码范围: 301-305
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 4687字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.02.028

摘要

极限学习机基于一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFNs)，其有效性在模式识别很多领域得到证实。该文针对当前的测谎方法的准确率不够高及训练时间较长的缺点，将ELM算法应用到测谎研究领域，作为分类器，对说谎者和诚实者的两类脑电信号进行分类识别，并将实验结果和三类典型的分类器：支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和线性分类器(FDA)的分类结果进行比较。实验结果表明，该方法不仅获得最高的训练和测试准确率，而且训练时间也大为缩短，证明了该方法的测谎有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	官金安	中南民族大学认知科学国家民委重点实验室	34	181	7.0	11.0
2	杨勇	江西财经大学信息技术学院	27	193	8.0	13.0
3	高军峰	中南民族大学认知科学国家民委重点实验室	14	22	3.0	4.0
7	张文佳	中南民族大学认知科学国家民委重点实验室	2	8	1.0	2.0
8	胡佳佳	中南民族大学认知科学国家民委重点实验室	1	7	1.0	1.0
9	陶春毅	中南民族大学认知科学国家民委重点实验室	1	7	1.0	1.0