Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究

摘要：

为了研究PSVM分类器用于脑功能识别的有效性与优越性,对脑功能识别做出了深入的研究和分析.采用三名受试者在睁眼和闭眼状态下的脑电实测数据,从不同角度深入分析和比较了PSVM分类器与标准SVM分类器的性能,主要衡量指标为识别率和训练时间.结果PSVM分类器优于标准SVM分类器之处在于,在保证识别率的同时,计算速度有了显著地提高.并且随着样本维数的增加,PSVM分类器的计算速度并没有下降.PSVM用于脑电信号功能识别是高效率的,这对今后的有实时要求的脑功能分类识别问题具有重要意义.

关键词：近邻支持向量机、脑功能、训练时间、正识率

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2007年西北工业大学基础研究基金W018102

在线出版日期：2009-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：209-211