[发明专利]基于集成学习的脑电身份认证方法在审
| 申请号： | 202010613646.2 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111782042A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏飞;于飞飞;万波;张志强;黄嘉阳;熊帮;方诚 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06F21/32;G06Q20/40;G06K9/62;G06N20/10;G06N20/20 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于集成学习的脑电身份认证方法，用于解决现有技术存在的稳定性不足的问题。实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建集成学习算法Bagging分类模型；对集成学习算法Bagging分类模型进行迭代训练；获取身份认证结果。本发明利用集成学习方法来提高脑电身份认证系统的稳定性，同时降低了超参数调节的难度，降低了需要耗费的人力物力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 学习 身份 认证 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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