發(fā)布時(shí)間：2018-07-12 12:22

  本文選題：腦電 + 極限學(xué)習(xí)機(jī)��； 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年02期

【摘要】：極限學(xué)習(xí)機(jī)基于一種典型的單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SLFNs),其有效性在模式識(shí)別很多領(lǐng)域得到證實(shí)。該文針對(duì)當(dāng)前的測謊方法的準(zhǔn)確率不夠高及訓(xùn)練時(shí)間較長的缺點(diǎn),將ELM算法應(yīng)用到測謊研究領(lǐng)域,作為分類器,對(duì)說謊者和誠實(shí)者的兩類腦電信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別,并將實(shí)驗(yàn)結(jié)果和三類典型的分類器:支持向量機(jī)(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和線性分類器(FDA)的分類結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅獲得最高的訓(xùn)練和測試準(zhǔn)確率,而且訓(xùn)練時(shí)間也大為縮短,證明了該方法的測謊有效性。
[Abstract]:The LLM is based on a typical single hidden layer feedforward neural network (SLFNs) and its effectiveness has been verified in many fields of pattern recognition. Aiming at the shortcomings of the current lie detection methods, which are not accurate enough and the training time is long, the ELM algorithm is applied to the field of lie-detection research, which is used as a classifier to classify and recognize the two kinds of EEG signals of liars and honest people. The experimental results are compared with those of three typical classifiers: support vector machine (SVM), artificial neural network (Ann) and linear classifier (FDA). The experimental results show that this method not only achieves the highest training and test accuracy, but also shortens the training time, which proves the validity of the method.
【作者單位】： 中南民族大學(xué)認(rèn)知科學(xué)國家民委重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;電子科技大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;江西財(cái)經(jīng)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81271659,61262034,91120017) 江西省自然科學(xué)基金(20114BAB211020,20132BAB201025) 江西省教育廳科技項(xiàng)目(GJJ13302)
【分類號(hào)】：R318.0

【共引文獻(xiàn)】

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9 王焱;汪震;黃民翔;蔡禎祺;楊o踥，

本文編號(hào)：2117141