基于验证集辅助的脑电信号包裹式降维

当今时代信息技术的高速发展促使人们对人机交互领域投以更多的目光,随时监测操作者脑力负荷情况并依此对操作者的任务工作量进行调整,在当下有着重要意义。有研究表明,脑电信号功率谱密度对于脑力负荷分类任务较为适用,但脑电特征维数较高,极易出现维度灾难。目前机器学习中降维方面应用最广泛的算法为主成分分析(principal component analysis, PCA),针对主成分分析在脑电信号分类上的不适应性和支持向量机(support vector machine, SVM)对特征间关系的敏感性,提出了基于PCA-SVM与逐阶枚举法的包裹式降维方法,在特征工程阶段引入固定验证集概念辅助包裹式降维,以验证集精度为指标调整特征工程方案,以此提高数据降维后的可分性。由于引入了监督学习概念,实验结果表明,基于PCA-SVM与逐阶枚举法降维过后的数据分类精度要普遍高于只依靠传统PCA的降维方式,以此为高维生物电数据降维提供了新思路。