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基于隨機(jī)森林算法的高維腦電特征優(yōu)選 High-dimensional EEG features selection based on random forests algorithm |
| 作者： 李飛;高小榕;高上凱 |
| 單位：清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系,北京,100084 |
| 關(guān)鍵詞： 隨機(jī)森林%特征優(yōu)選%導(dǎo)聯(lián)選擇%腦電信號(hào)分類 |
| 分類號(hào)： |
| 出版年·卷·期（頁碼）：2007·26·4（360-364） |
| 摘要： |
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在基于腦電的腦-機(jī)接口研究中,腦電信號(hào)的分類是較為重要的部分.從多導(dǎo)腦電中得到大量可用于分類的特征,并對(duì)這些特征進(jìn)行優(yōu)選是研究熱點(diǎn).本文應(yīng)用多分類器組合的分類樹方法和自助法重采樣技術(shù),結(jié)合隨機(jī)特征選擇,使用隨機(jī)森林組合分類器方法對(duì)想象運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)中的高維腦電特征進(jìn)行分析.根據(jù)不同特征在生成森林過程中被選用于分枝次數(shù)的不同,提出了一種有效的特征優(yōu)選方法,并在特征優(yōu)選的基礎(chǔ)上可以進(jìn)行導(dǎo)聯(lián)的篩選. |
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| 參考文獻(xiàn)： |
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