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基于改进GHSOM的运动想象脑电信号自适应识别方法.pdf
学兔兔
第36卷 第5期 仪 器 仪 表 学 报 Vo1.36No.5
2015年 5月 ChineseJournalofScientificInstrument Mav.2015
基于改进 GHSOM 的运动想象脑 电
信号 自适应识别方法 术
李明爱 一,田晓霞 ,孙炎琚 ,杨金福 ’
(1.北京工业大学电子信息与控制工程学院 北京 100124;
2.计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京 100124)
摘 要:为解决运动想象脑电信号 (MI—EEG)的识别方法泛化能力受限和 自适应性差等问题 ,对传统的生长 、分层 自组织
映射神经网络 (GHSOM)进行改进 ,并提出一种主成分分析法 (PCA)与改进的GHSOM神经网络 (IGHSOM)相结合的脑
电 自适应识别方法 。由于 IGHSOM能够根据上一层扩展神经元 的量化误差进行 自动分层判断,使得其不仅对数据 映射
更加准确和详细 ,而且增强了网络的稳定性和 自适应性。基于脑机接 口(BCI)竞赛数据库 ,利用 PCA进行特征提取 ,以
IGHSOM为分类器进行实验研究 。结果表明 ,该方法获得 了较高的识别精度 ,验证 了GHSOM改进策略及该识别方法的
正确性和有效性。
关键词:运动想象脑电信号 ;自适应性;主成分分析 ;GHSOM神经网络;识别
中图分类号:TH79 文献标识码 :A 国家标准学科分类代码:510.40
Adaptiverecognitionmethodbasedon
improved-GHSOM formotorimageryEEG
LiMing’ai一,TianXiaoxia’, SunYanjun,YangJinfu
(J.CollegeofElectronicInformationControlEngineering,BeifingUniversityofTechnology,Beijing100124,China;
2.BeringKeyLaboratoryofComputationalIntelligehATeandIntelligent~tem,Betling100124,China)
Abstract:Tosolvethelimitedgeneralizationandpooradaptabilityoftherecognitionmethodformotorimageryelectroencephalography
(MI—EEG),thetraditionalgrowinghierarchicalself-organizingmap(GHSOM)neuralnetworkisimproved,andanadaptiverecognition
methodisproposedbasedOilprincipalcomponentanalysis(PCA)andimprovedGHSOM (IGHSOM)neuralnetwork.Thehierarchy
growthjudgmentisautomaticallyaccomplishedaccordingtothequantizationerroroftheexpansionneuronsinupperlayer.Thus,IGH—
SOM cannotonlyreflectthemappingdatamoreaccuratelyandinmoredetails,butalsoimprovethestabilityandadaptiveabilityofthe
network.TheexperimentontheBCIcompetitiond
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