【摘 要】
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研究半监督学习方法在EEG分类中的应用。结合标签均值和自训练思想提出两种新的半监督支持向量机方法。首先通过未标记样本的预测值估计标签均值,然后对未标记样本的标签进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(60504035,61074195);河北自然科学基金(F2010001281,A2010001124)
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研究半监督学习方法在EEG分类中的应用。结合标签均值和自训练思想提出两种新的半监督支持向量机方法。首先通过未标记样本的预测值估计标签均值,然后对未标记样本的标签进行优化。在此基础上提出了两种半监督支持向量机方法,一种是基于多核学习的标签均值自训练半监督支持向量机(Means4vm_mkl);一种是基于迭代优化的标签均值自训练半监督支持向量机(Means4vm_iter)。对BCI Competition Dataset中的3组数据进行仿真实验,讨论分类正确率和运算效率两个指标。结果表明,两种方法均有较高的分类正确率,尤其在BCIⅠ数据集中,Means4vm_mkl方法达到了竞赛第一名的水平96%;而且运算效率较高,最快的只需29.5 s,为在线BCI系统的设计奠定了基础。
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