Abstrakt. I många maskininlärningsapplikationer, som Brain-Computer Interfaces (BCI), finns högdimensionella sensormatrisdata tillgängliga. Sensormätningar är ofta starkt korrelerade och Signal till bullerkvot (SNR) är inte homogent spridd över sensorer. De insamlade uppgifterna är därför mycket varierande och diskrimineringsuppgifterna är utmanande. I detta arbete fokuserar vi på sensorviktning som ett effektivt verktyg för att förbättra klassificeringsförfarandet. Vi presenterar en strategi som integrerar sensorviktning i klassificeringsramen. Sensorvikter anses vara hyperparametrar som ska läras av en Support Vector Machine (SVM). Den resulterande sensorviktningen SVM (sw-SVM) är utformad för att uppfylla ett marginalkriterium, det vill säga generaliseringsfelet. Experimentella studier av två dataset presenteras, en P300 dataset och en Felrelaterad potential (ErrP) dataset. För P300-datamängden (BCI-tävling III), för vilken ett stort antal försök finns tillgängliga, visar sig sw-SVM prestera på motsvarande sätt med avseende på den ensemble-SVM-strategi som vann tävlingen. För ErrP-datamängden, för vilken ett litet antal tester finns tillgängliga, visar sw-SVM överlägsna prestanda jämfört med tre toppmoderna metoder. Resultaten tyder på att sw-SVM lovar att vara användbart i händelserelaterad potential klassificering, även med ett litet antal utbildningsförsök.
En Sensor Weighting SVM (sw-SVM) föreslogs för att tillgodose sådana effekter REF.
sw-SVM: sensor weighting Support Vector Machines for EEG-based Brain-Computer Interfaces
{'venue': 'Journal of neural engineering', 'journal': 'Journal of neural engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}