Abstract-A cotraining-baserat tillvägagångssätt introduceras för att konstruera högpresterande klassificerare för P300-baserade hjärndatorgränssnitt (BCI), som utbildades från mycket lite data. Den använder två klassificeringar: Fishers linjära discriminant analys och Bayesian linjära discriminant analys gradvis lära varandra att bygga en slutlig klassificerare, som är robust och kan lära sig effektivt från omärkta data. Detaljerad analys av prestandan görs genom omfattande korsvalideringar, och det visas att det föreslagna tillvägagångssättet kan bygga högpresterande klassificerare från bara några minuter av märkta data och genom att använda omärkta data på ett effektivt sätt. En genomsnittlig bithastighet på mer än 37 bits/min uppnåddes med bara en och en halv minuts träning, vilket gav en ökning på cirka 17 bits/min jämfört med den helt övervakade klassificeringen i en av konfigurationerna. Denna prestandaförbättring har visat sig vara ännu mer betydelsefull i de fall där träningsdata och det antal försök som i genomsnitt används för att upptäcka ett tecken är lågt, vilka båda är önskade operativa egenskaper hos ett praktiskt BCI-system. Den föreslagna metoden överträffar dessutom de självträningsbaserade tillvägagångssätten där man använder sig av säkra förutsägelser för att omskola sig. Index Terms-Brain-dator gränssnitt (BCI), cotraining, EEG, P300, semiövervakad lärande.
Ett samutbildningsbaserat tillvägagångssätt infördes för att konstruera högpresterande klassificerare för P300-baserade BCIs REF.
Adaptation in P300 Brain–Computer Interfaces: A Two-Classifier Cotraining Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}