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基于线性分析的特征决策融合的脑电意识动态分类方法

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本发明提供一种基于线性分析的特征决策融合的脑电意识动态分类方法，通过脑波感应头盔采集脑电信号数据集X＝(X1,X2,…,Xn)，n为正整数；并使用正则判别分析RDA及二次判别分析QDA对信号数据集X＝(X1,X2,…,Xn)进行分类，得到相关系数矩阵ρRDA和ρQDA，同时构建包括特征提取单元、投影分类单元和决策选择单元的特征决策融合对RDA和QDA的决策和系数进行特征整合和决策选择,从而获得了较好的分类准确率。本发明通过构建特征决策融合整合两种算法由此选择更有可能是准确的决策，从而在运动想象数据分类上获得了较好的分类准确率。

著录项

公开/公告号CN112733727A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-30

原文格式PDF
申请/专利权人燕山大学;
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申请/专利号CN202110037508.9
发明设计人付荣荣;李朋;王世伟;
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申请日2021-01-12
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构11474 北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人韩燕
地址 066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
入库时间 2023-06-19 10:48:02

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法律状态
2022-04-19

授权

发明专利权授予

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