基于改进GHSOM的运动想象脑电信号自适应识别方法

发布时间：2017-10-18 04:00

  本文关键词：基于改进GHSOM的运动想象脑电信号自适应识别方法

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【摘要】：为解决运动想象脑电信号(MI-EEG)的识别方法泛化能力受限和自适应性差等问题,对传统的生长、分层自组织映射神经网络(GHSOM)进行改进,并提出一种主成分分析法(PCA)与改进的GHSOM神经网络(IGHSOM)相结合的脑电自适应识别方法。由于IGHSOM能够根据上一层扩展神经元的量化误差进行自动分层判断,使得其不仅对数据映射更加准确和详细,而且增强了网络的稳定性和自适应性。基于脑机接口(BCI)竞赛数据库,利用PCA进行特征提取,以IGHSOM为分类器进行实验研究。结果表明,该方法获得了较高的识别精度,验证了GHSOM改进策略及该识别方法的正确性和有效性。
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;计算智能与智能系统北京市重点实验室;
【关键词】： 运动想象脑电信号 自适应性 主成分分析 GHSOM神经网络 识别
【基金】：国家自然科学基金(81471770,61201362) 北京市自然科学基金(7132021)项目资助
【分类号】：TN911.7;R318.04
【正文快照】： 1引言依据大脑的可塑性和激励机制,利用丧失部分或全部自主运动能力患者的运动意愿激发的运动想象脑电信号直接控制康复设备可改善其运动功能的康复效果。因而,基于运动想象(motor imagery,MI)的脑机接口(brain computer interface,BCI)技术研究在康复领域倍受重视并取得了长

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本文编号：1052808