本文關(guān)鍵詞：基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)識(shí)別

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【摘要】：目前腦電信號(hào)的識(shí)別中,特征提取和分類是分開獨(dú)立完成的.為了簡化識(shí)別過程和提高識(shí)別效果,本文提出一種運(yùn)用深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)進(jìn)行腦電信號(hào)識(shí)別的方法.DBN模型由多層RBM(restricted Boltzmann machine)網(wǎng)絡(luò)和一層BP(backpropagation)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成,通過RBM實(shí)現(xiàn)對腦電信號(hào)的分層特征提取,以確保獲得最優(yōu)特征向量,再由一層BP網(wǎng)絡(luò)對RBM輸出的特征向量進(jìn)行分類,從而實(shí)現(xiàn)腦電信號(hào)的識(shí)別.本文使用Emotiv腦電采集儀采集的運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)表明,深度信念網(wǎng)絡(luò)對粗糙的腦電數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力,對運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的識(shí)別率優(yōu)于支持向量機(jī)(SVM),簡化了腦電識(shí)別流程,提高了識(shí)別率,為腦—機(jī)接口中腦電信號(hào)的識(shí)別提供了一種新穎的思路.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)化控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 深度信念網(wǎng)絡(luò) 腦電識(shí)別 特征學(xué)習(xí)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60905066) 重慶市自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(cstc2012jjA1642)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 1引言腦控系統(tǒng)是一種與人的意念和思維相關(guān)的新型控制系統(tǒng),它以人腦為中心,以腦電信號(hào)為基礎(chǔ),通過腦—機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)來實(shí)現(xiàn)控制[1].腦控系統(tǒng)在殘疾人的生活輔助、肢體損傷者的康復(fù)訓(xùn)練、游戲娛樂、智能家居和軍事等領(lǐng)域都具有很大的研究和應(yīng)用價(jià)值[2-6

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：883503