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基于半监督宽度进修的脑电信号分类

探究

关键词：脑电信号；宽度进修；半监督进修；超图分割；特征

提取；Lasso回归；循环神经网络；分类

1.引言

脑电信号作为一种生物电信号，可以揭示人类大脑的运作原理

和神经功能。因此，脑电信号的探究对神经科学和医学有着重

要的意义。在过去几十年中，人们对脑电信号分类探究投入了

大量精力，探究效果也分外丰富。但是，在实际应用中，脑电

信号的分类准确率和可靠性依旧需要提高。因此，本文提出了

一种基于半监督宽度进修的脑电信号分类方法，旨在解决传统

方法中存在的问题。

2.相关工作

在脑电信号的分类探究中，传统方法主要包括线性判别分析、

支持向量机、决策树等。这些方法虽然在一些场景中表现出不

错的结果，但是数据维度高、噪声干扰较大时分类准确率下降

明显。针对这些问题，学者们提出了一些基于深度进修的方法，

例如卷积神经网络、循环神经网络等。这些方法在一些场景中

表现出了很好的效果，但是存在着可诠释性差、需要大量数据

等问题。

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3.基于半监督宽度进修的脑电信号分类方法

3.1数据处理

本文接受超图分割方法将原始数据进行切分，并将每个区域视

为一个节点，每个区域间的毗连强度视为边的权重。然后将全

部点和边的特征向量视为输入特征。

3.2特征提取

在特征提取方面，本文接受了Lasso回归方法对数据进行降维

处理。Lasso回归可以结合L1正则化保留重要的特征，同时

剔除噪声和无用特征，因此可以对高维数据进行有效处理。

3.3分类模型

在分类模型中，本文接受双向循环神经网络进行分类。双向循

环神经网络可以综合思量历史和将来的信息，使得分类效果更

加准确。此外，该模型可以自适应地处理不同长度的序列，适

用于多种应用场景。

4.试验结果分析

本文使用公开数据集验证了提出的方法的效果。结果显示，该

方法的分类准确率和AUC值较高，且具有较强的可诠释性和普

适性。此外，本文还进行了对比试验，结果表明本文方法在分

类准确率和可诠释性上均优于传统方法和其他深度进修方法。

5.结论和展望

本文提出了一种基于半监督宽度进修的脑电信号分类方法。该

方法在数据处理、特征提取和分类模型上均有创新之处，具有

较好的效果。将来，可以进一步探讨方法的优化和实际应用，

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以提高脑电信号分类的可靠性和准确性。

关键词：脑电信号；宽度进修；半监督进修；超图分割；特征

提取；Lasso回归；循环神经网络；分。

1.引言

脑电信号是一种非侵入性、高时域区分率的神经信号，具有广

泛的临床和探究应用。脑电信号分类是神经科学和脑机接口等

领域的重要问题之一，对于诊断和治疗脑部疾病、探究认知过

程等都具有重要意义。

目前，脑电信号分类主要依靠人工提取特征和传统机器进修方

法，但这种方法存在着特征提取难度大、分类效果不稳定等问

题。近年来，随着深度进修在视觉、语音等领域的成功应用，

越来越多的探究开始探究将深度进修方法应用于脑电信号分类

中。

在本文中，我们提出了一种基于半监督宽度进修的脑电信号分

类方法。该方法结合超图分