一种基于双规则主动超限学习机的多类脑电分类方法

摘要

本发明提出了一种基于双规则主动超限学习机的多类脑电分类方法。本发明方法采用主动学习核心思想，首先依据超限学习机分类器评价无标签样本的不确定性，其次根据余弦相似规则剔除了相似性高的无标签样本，得到最有价值的少量无标签样本进行标注，然后利用这些筛选出的数据对超限学习机进行训练，最大化利用有标签脑电信号内部信息，从而减少对有标签脑电数据的依赖，并获得较高的运动想象任务多分类的准确性。该方法在脑‑机接口领域具有广阔的应用前景。