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基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法
A New Mental Task Recognition Method Based on Kernel Fisher Discriminant Analysis
【摘要】 提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。
【Abstract】 A new mental task recognition method based on kernel Fisher discriminant is proposed.The method is based on a non-linear mapping from input space to feature space using kernel function.Linear Fisher discriminant is used in feature space.KFDA-based mental task recognition method is tested and compared with FDA and non-linear SVM using the same EEG signals.Experiment results indicate that the performance of KFDA-based mental task recognition method is superior to the others.
【关键词】 核Fisher判别;
核函数;
支持向量机;
意识任务识别;
【Key words】 kernel Fisher discriminant analysis; kernel function; support vector machine; mental task recognition;
【Key words】 kernel Fisher discriminant analysis; kernel function; support vector machine; mental task recognition;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60271024);安徽省人才开发基金资助项目(2004Z028)
- 【文献出处】 计算机技术与发展 ,Computer Technology and Development , 编辑部邮箱 ,2006年09期
- 【分类号】TP183
- 【被引频次】8
- 【下载频次】151