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一种基于决策树的脑电信号特征选择方法
成果名称: | 一种基于决策树的脑电信号特征选择方法 | 关键字: | 样本 , 正确率 , 决策树 , 分类 , 数据 , 结点 , 电极 , 训练 , eeg , 决策 | 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: | CN201410112806.X | 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: | 技术转让 | 交易价格(万): | 9.00 | 所属十强产业: |
本发明涉及一种基于决策树的脑电信号特征选择方法。首先将采集的多通道脑电信号进行预处理;然后利用主成分分析法对预处理后的脑电信号进行特征提取,得到特征向量;将特征提取后的特征向量输入到决策树中,进行优势特征选择;对决策树选出的优势特征进行重组;最后将重组后的优势特征向量输入到支持向量机中,进行脑电信号分类,得到分类正确率。本发明应用决策树进行优势特征选择,操作简单,无需人工参与,节省时间和人力。应用决策树进行优势特征选择,选择过程中避免了人的主观因素的影响,使选择更客观,分类正确率更高。实验表明,运用本发明方法进行脑电信号分类的平均正确率为89.1%,比运用传统的优势电极重组法提高了0.9%。
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