[发明专利]基于梯度提升决策树的特征优化SSVEP异步识别方法有效
| 申请号： | 202010852569.6 | 申请日： | 2020-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN112001305B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 徐光华;吴永程;吴一帆;韩泽祯;马凯权 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 贺建斌 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 基于梯度提升决策树的特征优化SSVEP异步识别方法，先通过设计离线实验采集被试者的异步脑电原始数据，用滑移窗的形式截取脑电信号，形成原始时域数据集；然后对原始时域数据集用典型相关分析进行降维滤波处理，取特定频段的CCA系数作为训练数据集；然后训练GBDT模型，更新GBDT模型参数，同时根据特征重要度指标对初始特征进行优化，得到最终训练模型；最后用最终训练模型对新的脑电信号进行分类，判断是NC状态和IC状态；本发明利用梯度提升决策树对被试者的训练数据进行模型训练，并根据决策树方法的特征重要度进行特征优化选取，提高方法识别准确率，降低方法计算成本并且解决了被试者个性化差异问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 梯度 提升 决策树 特征 优化 ssvep 异步 识别 方法 | ||
【主权项】：
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