

Proximal SVM在脑功能分类中的应用研究
- 期刊名字:计算机工程与应用
- 文件大小:
- 论文作者:谢松云,程西娜,丁艳
- 作者单位:酬北工业大学
- 更新时间:2022-06-15
- 下载次数:次
论文简介
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.
论文截图
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