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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及TSK模糊分类器技术领域，尤其涉及基于F‑S‑TSK的EEG信号分类提升方法，包括构建S‑TSK模糊分类器；对S‑TSK模糊分类器进行快速训练，得到F‑S‑TSK模糊分类器模型；利用F‑S‑TSK模糊分类器对EEG进行识别。本发明S‑TSK中的每条模糊规则除可保持良好的可解释性外还将具有更强的数据表示能力；在确定S‑TSK最优模糊规则数的过程中基于Schurcomplement与Sherman‑Morrison公式可以无需求逆方式求解每一条模糊规则后件形成F‑S‑TSK模糊分类器。
主权项：1.基于F-S-TSK的EEG信号分类提升方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建S-TSK模糊分类器；步骤二、利用Sherman-Morrison公式和Schurcomplement对S-TSK模糊分类器进行快速训练，降低S-TSK模糊分类器的训练时间开销，得到F-S-TSK模糊分类器模型；步骤三、利用F-S-TSK模糊分类器对EEG进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于F-S-TSK的EEG信号分类提升方法
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