【摘 要】
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在运动想象脑电实验中,通常对目标问题采用不同的特征提取及分类算法,然后选择一个最好的分类方案,但是,不同算法的错分样本并不完全重合,即存在互补信息.为了充分利用各种算
【机 构】
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浙江大学电子电路与信息系统研究所 杭州 310027
【出 处】
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中国电子学会电路与系统学会第二十三届年会
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在运动想象脑电实验中,通常对目标问题采用不同的特征提取及分类算法,然后选择一个最好的分类方案,但是,不同算法的错分样本并不完全重合,即存在互补信息.为了充分利用各种算法的互补信息,通常采用组合分类的思想.分量分类器的组合方式是组合分类器性能好坏的关键,本文利用训练样本的分类正确率及其概率分布,提出了一种基于置信系数的组合分类算法.仿真结果表明,本文提出的算法可以很好的利用分量分类器的互补信息,提高了分类正确率,并且在一定程度上兼顾了算法的时间开销.
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