杨昌健
- 作品数：4 被引量：15H指数：3
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- 基于迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别
- 脑电图信号(EEG)智能识别是癫痫病检测的重要手段。传统的智能识别方法在进行检测时都假定智能模型训练采用的训练样本集和测试样本集满足同一分布特征，但在实际应用时，此假设条件过于苛刻，当训练和测试数据对应的场景有一定漂移时...
- 杨昌健邓赵红蒋亦樟王士同
- 关键词：小波变换特征提取
- 基于迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别被引量：9
- 2014年
- 脑电图(electroencephalogram,EEG)信号智能识别是癫痫病检测的重要手段。传统的智能识别方法在进行检测时,都假定智能模型训练采用的训练样本集和测试样本集满足同一分布特征,但在实际应用时,此假设条件过于苛刻,当训练和测试数据对应的场景有一定漂移时传统方法不再适用。针对上述情况,将近年来广受关注的对分布差异性场景具备较好性能的迁移学习方法引入到脑电图识别中,使得最终所得的模型对训练和测试数据的分布要求较之传统方法得到进一步放松,扩大了算法的适应场景,实现了在数据漂移场景下对癫痫EEG信号的自适应识别。实验表明,基于迁移学习的方法比传统方法具有更好的适应性。
- 杨昌健邓赵红蒋亦樟王士同
- 关键词：小波变换特征提取
- 引入迁移学习的癫痫EEG信号自适应识别被引量：4
- 2015年
- 在脑电图(EEG)信号识别中,EEG信号的采样环境、病人状态的多样性导致分类器训练所用的源域与分类器测试所用的目标域不匹配,分类器在目标域上表现不佳。为此,引入邻域适应策略,提出一种基于子空间相似度的改进主成分分析特征提取方法(SSM-PCA),在选择主成分时,考虑源域和目标域数据的几何和统计特性,并结合迁移学习分类器大间隔投射迁移支持向量机(LMPROJ),给出以SSM-PCA为基础的LMPROJ分类识别方法。实验结果表明,与结合PCA特征抽取技术和K近邻分类器实现的识别方法相比,该方法在识别正确率方面得到较大提升。
- 杨昌健邓赵红蒋亦樟王士同
- 关键词：特征提取主成分分析
- 基于0阶TSK型迁移模糊系统的EEG信号自适应识别被引量：3
- 2015年
- 在EEG信号识别中,传统的模糊系统建模方法均假设模型的训练数据集和测试集服从相同的分布,但在实际应用中,该假设受到了严峻的挑战。针对上述挑战,探讨了适宜于数据分布迁移环境的直推式0阶模糊系统构建方法,构造了基于二分类模型的直推式0阶模糊系统目标函数来训练系统参数。提出的直推式迁移0阶TSK型模糊系统(TL-0-TSK-FS)算法在癫痫EEG信号的自适应识别的研究结果表明,该方法较之相关方法显示出了一定的优越性。
- 杨昌健邓赵红蒋亦樟王士同
- 关键词：小波包分解
