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基于LVQ的自发脑电信号的分类研究
被引量:
1
1
作者
郝冬梅
阮晓钢
《医疗设备信息》
2003年第10期7-9,共3页
为了识别在不同思维状态下的自发脑电(EEG)信号 ,本文用6阶自回归(AR)模型表示EEG信号 ,用学习矢量量化(LVQ)神经网络作分类器 ,分别用LVQ1和LVQ2.1算法对网络进行训练 ,并对分类结果进行测试 ,比较了网络选择不同参数时对分类正确率的...
为了识别在不同思维状态下的自发脑电(EEG)信号 ,本文用6阶自回归(AR)模型表示EEG信号 ,用学习矢量量化(LVQ)神经网络作分类器 ,分别用LVQ1和LVQ2.1算法对网络进行训练 ,并对分类结果进行测试 ,比较了网络选择不同参数时对分类正确率的影响。研究表明 :竞争层神经元数目直接影响了正确率 ,当选择最佳参数值时分类正确率为62 %~83 % ,因人而异。
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关键词
自发脑电信号
AR模型
竞争层
信号分类
学习矢量量化神经网络
lvq2.1算法
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职称材料
题名
基于LVQ的自发脑电信号的分类研究
被引量:
1
1
作者
郝冬梅
阮晓钢
机构
北京工业大学电控学院
出处
《医疗设备信息》
2003年第10期7-9,共3页
文摘
为了识别在不同思维状态下的自发脑电(EEG)信号 ,本文用6阶自回归(AR)模型表示EEG信号 ,用学习矢量量化(LVQ)神经网络作分类器 ,分别用LVQ1和LVQ2.1算法对网络进行训练 ,并对分类结果进行测试 ,比较了网络选择不同参数时对分类正确率的影响。研究表明 :竞争层神经元数目直接影响了正确率 ,当选择最佳参数值时分类正确率为62 %~83 % ,因人而异。
关键词
自发脑电信号
AR模型
竞争层
信号分类
学习矢量量化神经网络
lvq2.1算法
Keywords
EEG
AR model
lvq
competitive layer
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于LVQ的自发脑电信号的分类研究
郝冬梅
阮晓钢
《医疗设备信息》
2003
1
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