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基于fMRI小世界脑网络计算机分类测谎识别方法

摘要

本发明公开了一种基于fMRI小世界脑网络计算机分类测谎识别方法,该方法首先获取预处理后的受试者的fMRI图像,再构建受试者的二元矩阵,然后构建与二元矩阵对应的小世界脑功能网络,利用奇异值分解特征映射的方法对小世界脑功能网络进行特征提取,得到特征数据,再将作为训练样本的受试者的特征数据送入最小二乘支持向量机进行训练,得到训练后的分类器;最后用训练好的分类器对待测样本的特征数据进行分类识别。本发明方法提出了一种利用奇异值分解特征映射从小世界脑网络提取特征数据,并用于训练最小二乘支持向量机分类器的方法,它摒弃了以往既有分类器采用的数据特征类型并优化了分类模型,利用此方法实现测谎识别是一种新的尝试。

著录项

  • 公开/公告号CN111783887A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 四川大学;

    申请/专利号CN202010630570.4

  • 发明设计人 张江;陈华富;

    申请日2020-07-03

  • 分类号G06K9/62(20060101);

  • 代理机构51290 成都市熠图知识产权代理有限公司;

  • 代理人邓昉

  • 地址 610044 四川省成都市一环路南一段24号

  • 入库时间 2023-06-19 08:34:56

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