【摘 要】
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针对脑电信号（EEG）分类问题,提出基于批处理增量式支持向量机（BISVM）的分类方法.将所有数据通过批处理进行分组,采用第1组数据在SVM中建立初始分类器模型,将剩余组内数据顺序作为
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院自动化系,上海市电站自动化技术重点实验室
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针对脑电信号（EEG）分类问题,提出基于批处理增量式支持向量机（BISVM）的分类方法.将所有数据通过批处理进行分组,采用第1组数据在SVM中建立初始分类器模型,将剩余组内数据顺序作为新增样本,对满足卡罗需-库恩-塔克（KKT）条件的样本进行增量学习和减量去学习,不断判断KKT条件并更新参数,丢弃错误样本,对初始分类器模型进行更新.对2008年脑机接口竞赛数据及本实验室采集数据,用小波包分解（WPD）结合共空间模式（CSP）进行特征提取,SVM、ISVM及BISVM分类.结果表明,BISVM的平均分类准确
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