【摘 要】
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采用向量型分类算法对运动想象脑电信号张量特征进行分类时，往往会破坏张量特征的结构信息和内在相关性。为此，提出一种基于张量降维和逻辑张量回归的运动想象脑电信号分类算法。在特征提取阶段，采用结合多线性主成分分析和高阶判别分析的张量降维算法提取运动想象脑电信号的张量特征；在特征分类阶段，采用L2范数正则化的逻辑张量回归算法对张量特征进行分类。实验结果表明，提出算法的平均分类准确率达到86.22%,相比于
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作资助项目（2017YFE0116800）；
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采用向量型分类算法对运动想象脑电信号张量特征进行分类时，往往会破坏张量特征的结构信息和内在相关性。为此，提出一种基于张量降维和逻辑张量回归的运动想象脑电信号分类算法。在特征提取阶段，采用结合多线性主成分分析和高阶判别分析的张量降维算法提取运动想象脑电信号的张量特征；在特征分类阶段，采用L2范数正则化的逻辑张量回归算法对张量特征进行分类。实验结果表明，提出算法的平均分类准确率达到86.22%,相比于基于张量降维和线性判别分析的算法的78.05%分类准确率以及基于张量降维和逻辑回归的算法的84.30%分类准确率，分别提高了8.17%和1.92%。
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