原文服务方: 中国医学物理学杂志       
摘要:
为了提高运动想象脑电信号分类的准确率,针对传统支持向量机(SVM)分类方法在脑电信号处理中存在寻优繁琐、工作量大和分类正确率低等问题,本研究提出一种基于人工蜂群(ABC)算法优化SVM的分类识别方法.首先利用正则化共空间模式对脑电信号进行特征提取,然后利用ABC算法优化SVM的惩罚因子和核参数,最后利用提取的右手和右脚两类脑电信号样本特征对优化后的SVM进行训练和分类测试.实验结果表明ABC-SVM分类器提高了脑电信号分类的准确率,比传统的SVM分类器准确率高出2.5%,证明该算法的可行性和较高准确性.
推荐文章
基于经验模态分解和SVM的脑电信号分类方法
脑电信号分类
经验模态分解
支撑向量机
特征提取
多类运动想象脑电信号特征提取与分类
脑电信号
小波包方差
小波包熵
共同空间模式
特征提取
支持向量机
LMD算法与运动想象脑电信号的时频分析
LMD分解
运动想象
脑电信号
时频分析
三类运动想象脑电信号的离线分析研究
运动想象
脑电信号
离散小波变换
自组织神经网络
粒子群优化支持向量机
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于ABC-SVM的运动想象脑电信号模式分类
来源期刊 中国医学物理学杂志 学科
关键词 脑电信号 人工蜂群算法 支持向量机 正则化共空间模式 模式分类
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 医学信号处理与医学仪器
研究方向 页码范围 1056-1062
页数 7页 分类号 R318|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-202X.2018.09.012
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 张启忠 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 30 254 9.0 15.0
2 马玉良 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 18 157 8.0 12.0
3 刘卫星 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 1 1 1.0 1.0
4 张淞杰 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 1 1 1.0 1.0
5 王振杰 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所 1 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (82)
共引文献  (236)
参考文献  (17)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (1)
1988(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2006(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(10)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(7)
2008(8)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(7)
2009(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2010(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2011(12)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(11)
2012(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2013(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2014(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2015(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2016(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
脑电信号
人工蜂群算法
支持向量机
正则化共空间模式
模式分类
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
中国医学物理学杂志
月刊
1005-202X
44-1351/R
16开
1983-01-01
chi
出版文献量(篇)
4079
总下载数(次)
0
总被引数(次)
17195
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导