研究文章

对测量目标知觉:一阶和二阶网络管道分类Fixation-Related潜力

表3

性能(5倍的简历AUC)比较完整的数据。

方法 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S10 的意思是 性病

PCA + LDA 0.8467 0.7596 0.8460 0.7678 0.8085 0.8324 0.8871 0.8733 0.7932 0.8353
xDAWN + LDA 0.8531 0.7504 0.8711 0.8198 0.8366 0.8017 0.8808 0.8957 0.7971 0.8380
DeepConvNet 0.9135 0.8603 0.9193 0.8456 0.9075 0.8634 0.9188 0.9071 0.8959 0.9167
EEGNet 0.9307 0.8568 0.9214 0.8589 0.8970 0.8597 0.8999 0.9272 0.9188 0.9262

MDRM 0.7901 0.6995 0.9170 0.7562 0.8858 0.8237 0.9377 0.8485 0.8996 0.9382
TSLDA 0.9298 0.8587 0.9059 0.6931 0.8619 0.8118 0.9464 0.8946 0.7898 0.9270
SPDNet 0.9453 0.8755 0.9307 0.8524 0.9366 0.8713 0.9480 0.9091 0.8999 0.9251

我们的 0.9521 0.8907 0.9519 0.8895 0.9400 0.9236 0.9428 0.9324 0.9451 0.9489