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基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法
1
作者
蒋云良
周阳
+2 位作者
张雄涛
苗敏敏
张永
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期909-919,共11页
为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始...
为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始化模型参数,挖掘源域数据潜在信息。微调阶段,Mix-Tuning通过域间Mixup,生成域间插值数据微调模型参数。域间Mixup数据增强策略引入源域数据潜在信息,缓解传统微调算法在样本稀疏场景下的灾难性遗忘问题,提高模型的泛化性能。Mix-Tuning被进一步应用于运动想象脑电信号分类任务,实现了跨被试正向知识迁移。Mix-Tuning在BMI数据集的运动想象任务达到了85.50%的平均分类准确率,相较于被试–依赖和被试–独立训练方式的预测准确率58.72%和84.01%,分别提高26.78%和1.49%。本文分析结果可为跨被试运动想象脑电信号分类算法提供参考。
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关键词
域间Mixup
预训练
微调
脑电信号
运动想象
跨被试知识迁移
卷积神经网络
正则化
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职称材料
题名
基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法
1
作者
蒋云良
周阳
张雄涛
苗敏敏
张永
机构
湖州师范学院信息工程学院
湖州师范学院浙江省现代农业资源智慧管理与应用研究重点实验室
浙江师范大学计算机科学与技术学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第4期909-919,共11页
基金
国家自然科学基金项目(61771193,62101189,62376094,U22A20102)
浙江省教育厅科研项目(Y202146028).
文摘
为了缓解传统微调算法的灾难性遗忘问题,本文提出了一种基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法Mix-Tuning。Mix-Tuning通过预训练、微调的二阶段训练方式,实现跨领域知识迁移。预训练阶段,Mix-Tuning使用源域数据初始化模型参数,挖掘源域数据潜在信息。微调阶段,Mix-Tuning通过域间Mixup,生成域间插值数据微调模型参数。域间Mixup数据增强策略引入源域数据潜在信息,缓解传统微调算法在样本稀疏场景下的灾难性遗忘问题,提高模型的泛化性能。Mix-Tuning被进一步应用于运动想象脑电信号分类任务,实现了跨被试正向知识迁移。Mix-Tuning在BMI数据集的运动想象任务达到了85.50%的平均分类准确率,相较于被试–依赖和被试–独立训练方式的预测准确率58.72%和84.01%,分别提高26.78%和1.49%。本文分析结果可为跨被试运动想象脑电信号分类算法提供参考。
关键词
域间Mixup
预训练
微调
脑电信号
运动想象
跨被试知识迁移
卷积神经网络
正则化
Keywords
inter-domain Mixup
pre-training
fine-tuning
electroencephalogram
motor imagery
cross-subject knowledge transfer
convolutional neural network
regularization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于域间Mixup微调策略的跨被试运动想象脑电信号分类算法
蒋云良
周阳
张雄涛
苗敏敏
张永
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
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