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基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法
引用本文:高湘萍,许丹,吴小培. 基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法[J]. 微机发展, 2006, 16(9): 82-84
作者姓名:高湘萍  许丹  吴小培
作者单位:安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 安徽合肥230039
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60271024),安徽省人才开发基金资助项目(2004Z028)
摘    要:提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射,把原空间的样本点投影到一个高维特征空间,然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较,最后用线性支持向量机进行分类和识别,并与非线性支持向量机进行了比较,结果表明KFDA的识别率明显优于后二者。

关 键 词:核Fisher判别  核函数  支持向量机  意识任务识别
文章编号:1673-629X(2006)09-0082-03
修稿时间:2005-12-16

A New Mental Task Recognition Method Based on Kernel Fisher Discriminant Analysis
GAO Xiang-ping,XU Dan,WU Xiao-pei. A New Mental Task Recognition Method Based on Kernel Fisher Discriminant Analysis[J]. Microcomputer Development, 2006, 16(9): 82-84
Authors:GAO Xiang-ping  XU Dan  WU Xiao-pei
Abstract:A new mental task recognition method based on kernel Fisher discriminant is proposed.The method is based on a non-linear mapping from input space to feature space using kernel function.Linear Fisher discriminant is used in feature space.KFDA-based mental task recognition method is tested and compared with FDA and non-linear SVM using the same EEG signals.Experiment results indicate that the performance of KFDA-based mental task recognition method is superior to the others.
Keywords:kernel Fisher discriminant analysis  kernel function  support vector machine  mental task recognition
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