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摘要
本发明公开了一种基于流形嵌入分布对齐的脑机接口迁移学习方法,包含以下步骤：分别获取源受试者的EEG数据和目标受试者的EEG数据；对EEG数据进行预处理和特征提取；构建基于流形嵌入分布对齐的迁移学习模型,利用数据对迁移学习模型进行训练,得到训练模型；利用训练得到的分类器对目标受试者的无标签的EEG数据进行分类。本发明在黎曼切平面映射和流形特征变换的基础上,把特征分布对齐集成到分类器的训练当中,训练得到一个有效的分类器。本发明能够有效提高目标用户使用的脑机接口系统的性能,并减轻用户的训练负担。
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