摘要为提高脑机接口系统分类的正确率,避免大量烦琐枯燥的学习训练过程,提高其适用性,提出一种改进的基于支持向量机的半监督学习算法.该算法针对在线采集的脑电数据,根据支持向量机判别函数处理未标签样本,调整分类器训练集,同时动态调整支持向量机中惩罚因子C的值,提高了分类器性能.实例分析表明该算法比传统半监督学习算法更适用于脑电信号分类.
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分类号
R318(医用一般科学)TP39
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1002-7300.2014.05.003
发布时间
2014-06-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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