基于自适应邻域相似关系的脑-机接口识别算法

发布时间：2018-06-11 22:15

  本文选题：特征提取 + 脑-机接口　； 参考：《计算机工程》2017年01期

【摘要】：针对脑-机接口(BCI)研究数据分布不确定问题,提出基于自适应邻域相似关系识别算法,以提取脑电信号中的运动相关电位(MRP)特征。采用映射后MRP模式的邻域相似关系,寻找最佳投影方向,使得映射后异类与同类的样本期望距离的比值最大。利用映射后的样本距离确定相似概率,避免在高维空间使用距离方程可能产生的不适应性。在随机生成数据和BCI竞赛公开数据应用中,该算法的识别效果优于线性判别分析算法和共空间模式算法。
[Abstract]:In order to solve the problem of uncertain data distribution in BCI, an adaptive neighborhood similarity recognition algorithm is proposed to extract the motion-related potential (MRP) features from EEG signals. By using the neighborhood similarity relation of the mapped MRP model, the best projection direction is found, which makes the ratio of the expected distance between the post-mapping heterogeneity and the similar samples to be the largest. The similarity probability is determined by using the mapped sample distance to avoid the possible inadaptability of using the distance equation in high dimensional space. In the applications of randomly generated data and BCI open data, the recognition effect of this algorithm is better than that of linear discriminant analysis (LDA) algorithm and common space pattern algorithm.
【作者单位】： 广东金融学院应用数学系;
【基金】：广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(2013LYM_0060,2014KQNCX187) 广东省自然科学基金(2015A030310426) 广东金融学院创新强校工程项目“随机扰动下具有反应扩散的神经网络的稳定性与混沌同步研究”(0000-E205010015005017) 中山大学广东省计算科学重点实验室开放课题基金(2016006)
【分类号】：R318;TP301.6

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本文编号：2006889