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摘要
为了克服当前基于P300的测谎方法训练时间长、个体识别准确率不够高的缺点,提出了将主成分分析(Principal component analysis,PCA)和极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)相结合的PCAELM测谎方法.该方法使用典型的三刺激测谎范式,记录30名随机划分的撒谎和无辜者在Pz电极上的脑电(EEG)信号,选择探针刺激响应并对每名受试者的每5个响应波形进行平均,然后对两类信号提取小波特征.PCA被用于对原始特征空间进行特征选择.降维后的特征样本被送到ELM分类器,该分类器学习速度快,泛化能力强,但是对于其隐层节点数的指定一直未有有效的解决方法.我们通过对特征子空间的维数和ELM的隐层节点数进行二维的网格搜索算法,基于交叉验证的方法,对两个参数进行同步优化选择,训练得到最佳参数下的分类模型.实验结果表明,提出的PCAELM方法不仅在训测谎准确率上高于当前的广泛使用的分类模型,而且训练时间大大缩短,尤其适合于在线的测谎系统.
