[发明专利]用于运动想象分类的结合类内距和类间距的迁移学习方法有效
| 申请号： | 201910720007.3 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110569727B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 许旋;章熙春;李远清;余天佑 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N20/20 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于运动想象分类的结合类内距和类间距的迁移学习方法，包括步骤：1)利用除当前受试者以外的其它受试者的跨session数据作为训练集，当前受试者的跨session数据作为测试集；2)利用巴特沃斯带通滤波器提取目标信号；3)使用CSP(共同空间模式)提取特征；4)结合分布自适应、类内距和类间距做特征迁移；5)使用集成学习方法进行分类。本发明将分布自适应、类内距和类间距结合起来做特征迁移，并使用集成学习的方法进行分类，有效地解决了由于运动想象数据稀缺而导致的分类准确度不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 运动 想象 分类 结合 类内距 间距 迁移 学习方法 | ||
【主权项】：
1.基于运动想象分类的结合类内距和类间距的迁移学习方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)利用除当前受试者以外的其它受试者的跨session数据作为训练集，当前受试者的跨session数据作为测试集；其中，每个受试者具有两个会话session的数据，分别采集于不同的时间，需要把同一个受试者的两个session的数据合并，这样得到的就是一个受试者的跨session数据；/n2)利用巴特沃斯带通滤波器提取目标信号，去除噪声信号对结果的干扰；/n3)对训练集和测试集使用共同空间模式CSP提取特征，CSP的公式如下：/n
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