资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
◇ CSCD-C
文章类型：
机构：
[1]上饶师范学院
上饶师范学院
[2]北京师范大学管理学院
北京师范大学
[3]宣武医院
首都医科大学宣武医院
出处：
ISSN：
关键词：
癫痫
脑电波
共同空间模型
支持向量机
癫痫预测
摘要：
从辅助临床诊断为出发点,对癫痫脑电波的数据进行分析,用统计模式识别的方法——共同空间模型,结合统计学习理论——支持向量机,对脑电波进行检测和分类,结果表明共同空间模型方法可以很好的区分正常和异常的脑电波.而且对于一些癫痫发作模式,能够找到发作之前的征兆脑电波,进行预测.最后,对该检测预测系统之优劣进行了讨论.
基金：
国家自然科学基金资助项目(61074116)； 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目；
第一作者：
第一作者机构：
[1]上饶师范学院
通讯作者：
通讯机构：
[2]北京师范大学管理学院
推荐引用方式(GB/T 7714)：
郑国正,陈李胜,张守文,等.基于共同空间模型的癫痫脑电检测预测的优劣[J].北京师范大学学报（自然科学版）.2013,49(4):430-437.
