文件名称:
基于P300和极限学习机的脑电测谎研究
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文件大小: 184kb
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上传时间: 2021-03-20
详细说明：极限学习机基于一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFNs),其有效性在模式识别很多领域得到证实。该文针对当前的测谎方法的准确率不够高及训练时间较长的缺点,将ELM算法应用到测谎研究领域,作为分类器,对说谎者和诚实者的两类脑电信号进行分类识别,并将实验结果和三类典型的分类器:支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和线性分类器(FDA)的分类结果进行比较。实验结果表明,该方法不仅获得最高的训练和测试准确率,而且训练时间也大为缩短,证明了该方法的测谎有效性。
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