基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法

高湘萍; 许丹; 吴小培

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基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法

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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.

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来源
《计算机技术与发展》|2006年第9期|82-84|共3页
作者
高湘萍; 许丹; 吴小培;
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作者单位

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;

安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别理论;
关键词
核Fisher判别; 核函数; 支持向量机; 意识任务识别;
入库时间 2022-08-18 05:39:03

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