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一种提高跨个体脑-机接口识别性能的主动学习法
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 刘爽,盛悦,明东,王伟,翟思宇,吴文一,郭冬月,柯余峰
- 申请号：
- CN201811344728.0
- 公开号：
- CN109645993A
- 申请日:
- 2018.13.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种提高跨个体脑‑机接口识别性能的主动学习方法,所述方法包括:使用包含x个已知标签的训练集X训练SVM分类器,并为验证集V计算AUC值;使用训练后的分类器预测测试集Y中的目标和非目标的试次,并计算测试集Y中每个试次的总体置信度,从测试集Y中提取出k个具有最低总体置信度的试次Y(k);从数据库中查询试次Y(k)的标签,并将这些标签的试次与随机选取的数据M一起设定为新的训练集X,再次对分类器进行训练。本发明对采集的脑电皮层诱发信号进行分析,通过设定置信度的阈值来挑选数据,将置信度低的数据反馈回原始数据中重新进行训练,弱化特异性的特征,从而提高识别模型的鲁棒性,满足实际应用中的要求。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
