基于PCA融合PSO-SVM的运动想象脑电信号分类方法

运动想象脑电信号的分类识别是当前脑机接口(BCI)技术面临的难点。针对该问题,提出一种融合主成分分析(PCA)和粒子群优化-支撑向量机(PSO-SVM)的运动想象脑电信号分类方法。首先利用PCA对采集到的高维脑电信号进行分析,剔除其中噪声分量并提取三维反应不同脑电信号差异特性的特征向量。然后利用SVM对特征向量进行分类,同时针对SVM分类性能受核参数影响较大的问题,利用PSO算法的全局寻优能力对其进行优化,从而提升SVM的分类性能。最后采用BCI竞赛中所用Graz数据进行实验,结果表明所提的PCA融合PSO-SVM方法可以获得95.3%的分类性能,在低信噪比条件下具有鲁棒性和较高的应用前景。

基于运动想象脑电控制的智能家居系统

将智能家居与脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)技术相结合,利用"意念"实现对家居的操作与控制,能够为运动障碍人士提供更友好和便利的家居生活,具有重要的社会意义。本文以左右手运动意图为例提出一种基于运动想象脑电控制的智能家居系统,对系统设计中涉及的脑电信号采集、噪声滤除预处理、特征提取和分类识别等方面进行研究,并给出系统的实现方案。

基于GWO-SVM算法的物联网入侵检测研究

物联网时代悄然而至,然而物联网技术在给人们带来方便的同时,其安全问题也日趋突出。针对物联网存在的网络入侵安全问题,提出GWO-SVM算法实现网络入侵检测。灰狼优化算法(GWO)具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点,将GWO用于优化支持向量机(SVM)的参数选择,有助于提升分类模型的准确率。同时通过调整适应度值函数,避免分类模型过拟合。在UNSW-NB15数据集上,将GWO-SVM分类算法与SVM、PSO-SVM、GA-SVM分类算法进行对比,实验结果表明,GWO-SVM算法具有更高的分类准确率和性能,适用于物联网环境下的网络入侵检测。

基于数据挖掘的深度学习行为分析

本文是通过数据挖掘下的教学分析,对学生的深度学习行为进行研究,提出有效改进的策略。目前的社会发展中,随着教育的不断改革,对于教师的教学水平也在进一步的优化、改进。现如今,依靠数据挖掘技术,对于学生的学习情况,教师进行了一定的研究,旨在通过兴趣的引导,建立在一定的数据信息的支持下,对学生的学习情况进行研究,有效构建深度学习的学习机制,带领学生从教材中可以获得充足的知识内容。