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基于贝叶斯决策理论的局部分类方法研究及其应用: 分类是机器学习和数据挖掘领域的一项重要研究内容。在分类问题中，通常需要建立一个由已知类标号的样本组成的训练集，然后根据训练集中的样本对新的未知类标号的样本进行分类，即对每个未知样本预测其类标号。局部学习是机器学习领域的一...; 毛承胜; 关键词：贝叶斯决策

普适环境下基于脑电的身份及上下文状态识别被引量：1: 2010年; 为了研究基于脑电的身份识别的具体实现,并满足用户对于普适和上下文状态感知的需求,提出了一种基于脑电的身份及上下文状态识别系统的实现方案.针对一局域范围内身份识别的普适化需求(如各接口身份验证),提出通过采集脑电、信号去噪、特征提取、模式识别各模块进行身份及上下文状态识别方法的普适化实现方案.并设计了具体实验来测试该系统.通过实验采集到5个受试者安静闭眼、听音乐闭眼和玩游戏后闭眼3种上下文状态的脑电信号,分别得到96.43%的身份识别正确率和92.31%的上下文状态识别正确率,证实了此方案的可行性.; 刘泉影毛承胜聂碧娟胡斌; 关键词：身份识别脑电

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毛承胜