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探索了随机子空间集成学习方法在提高基于功能性近红外光谱的脑机接口 (fNIRS-BCIs) 性能方面的可行性。利用 fNIRS 发色团浓度变化的时间特征（如均值、斜率和方差）构建特征向量，以实现 fNIRS-BCIs 系统。采用 fNIRS-BCIs 中最受欢迎的特征均值和斜率。分别采用线性支持向量机和线性判别分析作为单个强学习器和多个弱学习器。使用每个通道和可用时间窗口内的所有特征来训练强学习器，并随机选择特征子集来训练多个弱学习器。确定随机子空间集成学习有利于提高 fNIRS-BCIs 的性能。
随机子空间集成学习在功能性近红外光谱脑机接口中的应用
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