机构名称：
¥ 1.0
摘要 - 运动成像脑图是非线性，非平稳性和高维本质上的。由于其中，跨多个主题的现有分类模型的预测是有限的。为了提高跨多个主题的现有分类模型的性能，本文提出了一种新的预处理方法。引入了一种混合特征选择方法，以选择最佳的通道数，然后选择聚类。聚类有助于通过检测不同受试者之间的类似簇来探索共享的大脑活动模式及其与外部因素的关系。在这项研究中，使用四个不同的分类器来对运动成像脑电图数据进行分类。使用集成技术的拟议方法的精度为99.6％。在逻辑回归中可以看到显着改善。这项研究的结果表明，使用我们提出的方法可以跨多个受试者进行运动成像脑电图的概括。
改善运动图像EEG模型的概括...
主要关键词
相关文件推荐
