国家自然科学基金(61074195)

作品数:5被引量:11H指数:2
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基于辅助训练的半监督稀疏表示分类器用于脑电图分类被引量:1
《生物医学工程学杂志》2014年第1期1-6,共6页贾敏 王金甲 李静 洪文学 
国家自然科学基金资助项目(61074195);河北省自然科学基金资助项目(F2010001281;A2010001124)
脑机接口(BCI)脑电图(EEG)分类能实现人脑直接与外部环境的信息交互。提出了基于辅助训练思想的半监督稀疏表示分类器方法在BCI EEG分类中的应用。首先采用稀疏表示分类器从未标记样本中选择部分相关度较高的样本。其次采用Fisher线性...
关键词:半监督学习 稀疏表示分类器 辅助训练 自训练 脑电图 脑机接口 
辅助训练的半监督线性支持向量机用于EEG分类被引量:3
《仪器仪表学报》2013年第4期768-773,共6页王金甲 贾敏 
国家自然科学基金(61074195);河北自然科学基金(F2010001281;A2010001124)资助项目
研究了基于辅助训练思想的半监督线性支持向量机方法在脑机接口EEG分类中的应用。首先采用高斯混合模型、Parzen窗、KN-近邻估计三种方法估计概率密度,得到未标记样本的密度信息,选择部分概率较高样本,使用比较置零法避免错分。其次采...
关键词:辅助训练 半监督学习 半监督线性支持向量机 脑机接口 
基于卡尔曼滤波的ECoG信号去噪方法研究被引量:2
《燕山大学学报》2012年第5期452-457,共6页王金甲 侯亚培 
国家自然科学基金资助项目(61074195);河北自然科学基金资助项目(F2010001281;A2010001124)
脑电信号反映了生物体的大脑活动,在采集和处理过程中极易受到各种噪声的干扰,如眨眼、快速眼动、心电、肌电等,这些噪声给脑电信号的分析处理带来了很大的困难。本文提出了卡尔曼滤波模型和模型参数估计的方法,将其应用于脑电ECoG信号...
关键词:卡尔曼滤波 皮层脑电信号 去噪 脑机接口 共空域子空间分解 
一种新的超混沌序列生成方法及应用被引量:4
《计算机应用研究》2012年第4期1405-1408,共4页田澈 卢辉斌 张丽 
国家自然科学基金资助项目(61074195);南京大学计算机软件新技术国家重点实验室资助项目(KFKT2011B23)
为解决传统低维二进制混沌序列作为伪随机序列来源而随机性不理想、动力学特性易退化的问题,利用四阶CNN细胞神经网络超混沌系统的四路实数值序列进行比较,生成一种新的四进制超混沌序列,并应用于数字签名算法和数据摘要算法。仿真结果...
关键词:四进制 超混沌序列 随机性分析 加密算法 数据摘要算法 
生物医学数据的可视化图形特征提取方法被引量:1
《生物医学工程学杂志》2011年第5期916-921,共6页李静 王金甲 洪文学 
国家自然科学基金资助项目(60504035,61074195);河北省自然科学基金资助项目(F2010001281,A2010001124)
从领域问题中提取的原始特征进行某种矢量空间变换如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、独立分量分析(ICA)和基于核的方法可能会改进分类器分类性能。基于多元数据的星点图表示方法,提出了一种新的可视化的图形特征提取方法———星...
关键词:特征提取 可视化 特征排序 遗传算法 多元数据图表示 星点图 
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