[发明专利]一种基于梯度超校准的多被试脑影像预测方法有效
| 申请号： | 201810790832.6 | 申请日： | 2018-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN109117867B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 张道强;徐同林 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 饶欣 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于梯度超校准的多被试脑影像预测方法，包括以下步骤：S1：对采集到的原始数据进行数据预处理；S2：对预处理后的全部或者部分数据运用独立成分分析方法和随机梯度上升方法来求解超校准问题，进行功能校准；S3：对校准后的数据运用支持向量机训练分类器；S4：对测试集运用训练好的分类器进行预测。本发明利用独立成分分析方法解决了现有技术中超校准方法不能选择特征以及选择的特征之间不相互独立的问题，利用随机梯度上升方法解决了现有技术中超校准方法在样本数和特征数过大时运行速度慢的问题，并且有效提高了预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 梯度 校准 多被试脑 影像 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于梯度超校准的多被试脑影像预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对采集到的原始数据进行数据预处理；S2：对预处理后的全部或者部分数据运用独立成分分析方法和随机梯度上升方法来求解超校准问题，进行功能校准；S3：对校准后的数据运用支持向量机训练分类器；S4：对测试集运用训练好的分类器进行预测。
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