[1]高湘萍 许丹 吴小培.基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法[J].计算机技术与发展,2006,(09):82-84.
　GAO Xiang-ping,XU Dan,WU Xiao-pei.A New Mental Task Recognition Method Based on Kernel Fisher Discriminant Analysis[J].,2006,(09):82-84.
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基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年09期
页码:
82-84
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A New Mental Task Recognition Method Based on Kernel Fisher Discriminant Analysis
文章编号:
1673-629X（2006）09-0082-03
作者:
高湘萍 许丹 吴小培
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
Author(s):
GAO Xiang-ping;  XU Dan;  WU Xiao-pei
Ministry of Education Key Lab. of Intelligent Computing ＆ Signal Processing, Anhui Univ
关键词:
核Fisher判别; 核函数; 支持向量机; 意识任务识别
Keywords:
kernel Fisher discriminant analysis;  kernel function ;  support vector machine ; mental task recognition
分类号:
O235
文献标志码:
A
摘要:
提出一种新的基于核Fisher判别分析的意识任务识别新方法。该方法首先通过核函数建立一个非线性映射，把原空间的样本点投影到一个高维特征空间，然后在特征空间应用线性Fisher判别。利用不同意识任务生成的脑电数据对KFDA和FDA进行比较，最后用线性支持向量机进行分类和识别，并与非线性支持向量机进行了比较，结果表明KFDA的识别率明显优于后二者
Abstract:
A new mental task recognition method based on kernel Fisher discriminant is proposed. The method is based on a non - linear mapping from input space to feature space using kernel function. Linear Fisher discriminant is used in feature space. KFDA- based mental task recognition method is tested and compared with FDA and non - linear SVM using the same EEG signals, Experiment results indicate that the performance of KFDA- based mental task recognition method is superior to the others

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金资助项目（60271024）;安徽省人才开发基金资助项目（20042028）高湘萍（1974-），女，安徽肥东人，硕士研究生，研究方向为智能信号处理；吴小培，教授，博士，硕士生导师，研究方向为生物医学信号处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01