词语识别是人脑的一种高级认知过程。论文基于OpenfMRI开源数据集,利用脑图Dosenbach进行特征提取,采用OVR-SVM作为分类器对词语识别及相关认知状态进行了分类器的训练,使用分层K折交叉验证和ROC曲线对分类器进行了性能评估。实验结果显示,采用线性核、多项式核、RBF核、以及Sigmoid核的几种OVR-SVM中,RBF核的分类性能在统计上都显著高于其他三种核对应的SVM。实验结果表明,OVR-SVM作为一种计算模型可以有助于对词语识别认知状态的识别。
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