文档名：基于随机隐退DBN的脑电信号识别方法
针对DBN处理小样本脑电信号训练时间长且存在过拟合的问题,提出基于随机隐退的DBN算法对左右手运动想象脑电信号进行分类识别.先对原始脑电数据进行降维预处理,然后输入到随机隐退DBN模型中进行训练,得到最优参数值后进行分类识别.实验结果表明,与CSP、PCA、单一DBN网络等方法相比,基于随机隐退的DBN算法在保持较高识别率的同时,降低了对数据集的训练处理时间,证明了该方法的有效性.最后在智能轮椅平台上验证了该算法的可行性.
作者：蔡军 胡洋揆 张毅
作者单位：重庆邮电大学自动化学院,重庆400065重庆邮电大学先进制造学院,重庆400065
母体文献：第十二届中国智能机器人大会论文集
会议名称：第十二届中国智能机器人大会
会议时间：2017年10月1日
会议地点：哈尔滨
主办单位：中国人工智能学会
语种：chi
分类号：
关键词：脑电信号识别 降维预处理 深度信念网络 随机隐退
在线出版日期：2020年10月26日
基金项目：
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