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单次脑电分类实验中，采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率．首先，提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归，将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中．该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性．然后，利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量，克服了牛顿一拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性．最后，在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80％的分类准确率，并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比，说明局部保持投影正则项有效