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基于主轴动态核聚类的运动想像脑电信号识别
  • ISSN号：1671-4512
  • 期刊名称：《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：R318[医药卫生—生物医学工程;医药卫生—基础医学]
  • 作者机构：[1]杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(61201302,61172134);工业控制技术国家重点实验室开放课题资助项目(ICT1215);浙江省科技计划资助项目(2012C33075);浙江省自然科学基金资助项目(Y1101230)
作者： 佘青山[1], 昌凤玲[1], 高发荣[1], 罗志增[1]
关键词： 脑电信号, 运动想像, 共空间模式, 深度自编码, 核聚类
中文摘要：

针对BCI系统中分类精度和分类速度的设计需要,提出了一种基于深度自编码降维的主轴动态核聚类分类方法.首先,采用共空间模式算法对运动想像脑电信号进行特征提取,得到6维的特征向量;然后,为了进一步降低特征向量之间的相关性和计算的复杂度,引入深度自编码降维方法将该特征向量降为2维;最后,设计了基于主轴核函数的动态聚类分类器,对BCI竞赛2008数据集Dataset1中两类模式的脑电信号进行分类,平均识别正确率达到98.29%.该方法不仅能取得较高的分类正确率,而且能降低计算复杂度,可用于BCI系统的实时控制.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编：丁烈云
  • 地址：武汉珞喻路1037号
  • 邮编：430074
  • 邮箱：hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话：027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-4512
  • 国内统一刊号：ISSN：42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:21013