一种新的BP学习算法及在运动想象脑电信号分类识别中的应用

王清杰; 全海燕

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对运动想象(MI)脑电信号的正确分类是决定基于运动想象脑电的脑-机接口(BCI)性能的关键因素.为有效地提取MI脑电信号特征、提高分类正确率,提出一种基于单形进化的BP神经网络优化算法(BPSSSE)并运用于MI脑电信号的识别.提取自相关(AR)模型参数和希尔伯特边际谱作为特征输入,通过单形进化算法优化BP神经网络学习性能,实现对MI脑电信号的分类.测试实验中,对BCI竞赛数据进行左右手分类,结果表明在4 s～8 s时间段内平均分类正确率为80.17％,最高分类正确率为87.14％.证明了本文算法在基于MI脑电的脑机交互控制系统中应用研究的有效性和可行性.

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来源
《传感技术学报》 |2020年第9期|1366-1371|共6页
作者
王清杰; 全海燕;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
运动想象脑电; 分类; 自回归; 边际谱; 单形进化;

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