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摘要:
在癫痫脑电图(electroencephalogram,EEG)信号识别中,传统的智能建模方法要求训练数据集和测试数据集均服从相同的分布.但在实际应用中,某些情况并不能满足此条件,进而导致传统方法性能急剧下降.针对上述情况,引入迁移学习策略,提出了适用于数据分布迁移环境的直推式径向基神经网络(transductive radial basis function neural network,TRBFNN).该方法在癫痫EEG信号识别中的实验结果表明:直推式径向基神经网络具有较好的场景迁移适应性,对训练数据和测试数据存在差异时,识别性能不会出现急剧恶化的现象.
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文献信息
篇名 面向癫痫EEG自适应识别的迁移径向基神经网络
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 脑电图(EEG) 径向基神经网络 直推式迁移学习
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1729-1736
页数 8页 分类号 TP391
字数 6000字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1601059
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 王士同 江南大学数字媒体技术学院 528 3424 23.0 37.0
2 邓赵红 江南大学数字媒体技术学院 86 764 11.0 26.0
3 谢丽潇 江南大学数字媒体技术学院 1 1 1.0 1.0
4 史荧中 江南大学数字媒体技术学院 13 38 4.0 5.0
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径向基神经网络
直推式迁移学习
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2007
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