一种基于支持向量机的大脑意识多分类方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的大脑意识多分类方法及系统，其中方法包括：采集被试者脑运动区在大脑意识运动时段内的脑血氧原始数据序列；对该序列进行预处理并提取特征值以构建特征向量，作为训练样本；针对所有k种意识运动类别分别获取训练样本；根据意识运动类别的数量k，构建k(k‑1)/2个SVM分类模型；针对每个SVM分类模型，从训练集中获取相应的训练样本，构成相应的子样本集；采用子样本集训练获取相应组合类别的SVM二分类器，并组合得到意识运动类别多分类器；按上述方法获取待测者的特征向量，输入至意识运动类别多分类器以对待测者进行意识运动识别。本发明可实现对未知意识运动类别进行在线实时多分类识别。