公开(公告)号：CN112016415B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202010818947.9

申请日：2020-08-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  杜晨晓 ,  张宇骏 ,  李士申 ,  吕钊 ,  陈文伟 ,  张磊 ,  张超 ,  郭晓静 ,  周蚌艳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种结合集成学习与独立分量分析的运动想象分类方法，基于不同的单次试验数据构造ICA空域滤波器对数据进行空域滤波与特征提取，并使用简单分类规则构造不同的基分类器，进而运用集成学习的投票法结合策略构成新的运动想象脑电信号分类器。本发明设计的集成分类器具有较稳定的识别率，多个基分类器集成学习分类，可以获得比单一分类器更优越的泛化性能，提高EEG信号的分类识别率。在不同受试者之间和同一受试者的不同时期采集的数据的迁移测试中，也体现较稳定的性能，具有更好的实用性。

公开(公告)号：CN112016415A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010818947.9

申请日：2020-08-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  杜晨晓 ,  张宇骏 ,  李士申 ,  吕钊 ,  陈文伟 ,  张磊 ,  张超 ,  郭晓静 ,  周蚌艳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种结合集成学习与独立分量分析的运动想象分类方法，基于不同的单次试验数据构造ICA空域滤波器对数据进行空域滤波与特征提取，并使用简单分类规则构造不同的基分类器，进而运用集成学习的投票法结合策略构成新的运动想象脑电信号分类器。本发明设计的集成分类器具有较稳定的识别率，多个基分类器集成学习分类，可以获得比单一分类器更优越的泛化性能，提高EEG信号的分类识别率。在不同受试者之间和同一受试者的不同时期采集的数据的迁移测试中，也体现较稳定的性能，具有更好的实用性。