Multiclass Posterior Probability Twin SVM for Motor Imagery EEG Classification
المؤلفون المشاركون
She, Qingshan
Ma, Yuliang
Meng, Ming
Luo, Zhizeng
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Motor imagery electroencephalography is widely used in the brain-computer interface systems.
Due to inherent characteristics of electroencephalography signals, accurate and real-time multiclass classification is always challenging.
In order to solve this problem, a multiclass posterior probability solution for twin SVM is proposed by the ranking continuous output and pairwise coupling in this paper.
First, two-class posterior probability model is constructed to approximate the posterior probability by the ranking continuous output techniques and Platt’s estimating method.
Secondly, a solution of multiclass probabilistic outputs for twin SVM is provided by combining every pair of class probabilities according to the method of pairwise coupling.
Finally, the proposed method is compared with multiclass SVM and twin SVM via voting, and multiclass posterior probability SVM using different coupling approaches.
The efficacy on the classification accuracy and time complexity of the proposed method has been demonstrated by both the UCI benchmark datasets and real world EEG data from BCI Competition IV Dataset 2a, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
She, Qingshan& Ma, Yuliang& Meng, Ming& Luo, Zhizeng. 2015. Multiclass Posterior Probability Twin SVM for Motor Imagery EEG Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057676
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
She, Qingshan…[et al.]. Multiclass Posterior Probability Twin SVM for Motor Imagery EEG Classification. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2015 (2015), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057676
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
She, Qingshan& Ma, Yuliang& Meng, Ming& Luo, Zhizeng. Multiclass Posterior Probability Twin SVM for Motor Imagery EEG Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1057676
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1057676
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر