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基于极速学习机的运动想象脑电信号投票策略分类方法

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成果名称：	基于极速学习机的运动想象脑电信号投票策略分类方法	关键字：	分类 , elm , 投票 , 类别 , 样本 , 分类器 , 标签 , 预测 , 向量 , 训练	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	北京市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201310364359.2	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	北京工业大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	专利许可	交易价格(万)：	0.30	所属十强产业：

本发明属于模式识别和脑?机接口领域，公开了一种基于极速学习机的运动想象脑电信号投票策略分类方法。包括：将原始运动想象脑电信号分为S段子信号；对每一段子信号通过主成分分析方法进行降维；将降维后的特征向量通过线性判别分析方法进行二次降维；对于S段子信号进行同样处理，最终得到S个K?1维的特征向量，将S个K?1维的特征向量进行组合，得到最终为S*(K?1)维的特征；将S*(K?1)维特征送入多个ELM分类器，利用投票分类策略得到最终分类结果。本发明提出了一种基于ELM的投票分类策略，与传统的多次ELM平均正确率方案相比，在不影响其训练分类低耗时的情况下提高了其分类正确率。