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| 基于主成分分析和极端学习机的测谎方法研究 |
| 高军峰1， 张文佳1， 杨 勇2， 马君君1， 官金安1 |
| 1.中南民族大学 生物医学工程学院， 武汉； 2.江西财经大学 信息技术学院， 南昌 |
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| 高军峰1， 张文佳1， 杨 勇2， 马君君1， 官金安1 |
| 1.中南民族大学 生物医学工程学院， 武汉； 2.江西财经大学 信息技术学院， 南昌 |
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摘要 为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点，提出了将主成分分析(Principal component analysis， PCA)和极端学习机(Extreme Learning Machine，ELM) 相结合的PCA_ELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式，记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电(EEG)信号， 选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均，然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到ELM分类器，该分类器学习速度快，泛化能力强，但是对于其隐层节点数的指定一直未有有效的解决方法.我们通过对特征子空间的维数和ELM的隐层节点数进行二维的网格搜索算法，基于交叉验证的方法，对两个参数进行同步优化选择，训练得到最佳参数下的分类模型.实验结果表明，提出的PCA_ELM方法不仅在训测谎准确率上高于当前的广泛使用的分类模型，而且训练时间大大缩短，尤其适合于在线的测谎系统.
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收稿日期: 2014-03-25
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