| 基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法 |
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| 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 |
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| 作者姓名： | 高湘萍 许丹 吴小培 |
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| 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 |
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| 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) |
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| 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。
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| 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 |
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| 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 |
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| Authors: | GAO Xiang-ping XU Dan WU Xiao-pei |
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| 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. |
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| Keywords: | kernel Fisher discriminant analysis kernel function support vector machine mental task recognition |
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