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一种基于决策树的脑电信号特征选择方法

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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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