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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

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【作者】 高湘萍许丹吴小培

【Author】 GAO Xiang-ping,XU Dan,WU Xiao-pei (Ministry of Education Key Lab.of Intelligent Computing & Signal Processing,Anhui Univ.,Hefei 230039,China)

【机构】 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽合肥230039安徽合肥230039

【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.

【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
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