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基于OVR-SVM及fMRI的词语识别认知状态分类研究

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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.
Research on Cognitive State Classification of Word Recognition Based on OVR-SVM and fMRI

何享、张笑非

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江苏科技大学外国语学院 镇江 212003

南京大学外国语学院 南京 210023

北京工业大学信息学部 北京 100124

江苏科技大学计算机学院 镇江 212003

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词语识别 OVR支持向量机 功能磁共振成像 Dosenbach脑图 ROC曲线

教育部人文社科基金

14YJC740030

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.06.024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(6)
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