【摘 要】
：
脑机接口可以实现人脑与其它人工智能设备的直接交流,是近几年的研究热点,正处于起步阶段。脑电运动想象分类识别是脑机接口研究的核心之一,然而由于脑电易受干扰、信号不稳定、个体间差异大,目前识别精度不高,本文致力于针对脑电运动想象的生理信号规律,研究如何减少信号的前期预处理、校准时间,并采用科学的数据分割方法,输入到自构建的学习网络中,实现高效、准确的跨时域、跨对象、多任务的识别。本文的主要工作及创新点
论文部分内容阅读
脑机接口可以实现人脑与其它人工智能设备的直接交流,是近几年的研究热点,正处于起步阶段。脑电运动想象分类识别是脑机接口研究的核心之一,然而由于脑电易受干扰、信号不稳定、个体间差异大,目前识别精度不高,本文致力于针对脑电运动想象的生理信号规律,研究如何减少信号的前期预处理、校准时间,并采用科学的数据分割方法,输入到自构建的学习网络中,实现高效、准确的跨时域、跨对象、多任务的识别。本文的主要工作及创新点包括以下三个方面:1.针对目前机器识别脑电拓扑图的效果还不够好,无法辅助医学诊断的问题,提出一种新的支持多对象、多任务识别的脑电能量拓扑图（ETR）算法和ETRCNN模型。ETR算法设计了一种参数化自动生成的能量拓扑图的模块,可获取可量化的信息特征来客观评估这些生理信号。ETRCNN模型采用多ETR联合判别算法（ETRJD）,通过全局校准,提高分类识别效果。实验证明在相同的数据集上,ETRCNN的分类判别模型比国际前沿方法的分类准确率提升10.11%,更有助于研究脑电溯源,找出大脑活动活跃的区域,进行空间定位,快速获取源信息。2.针对脑电运动想象分类识别中,如果测试对象未在构建的机器学习模型的样本中时,其分类准确率不高的问题,本文提出一种双输入双注意力机制的深度学习识别模型（Dual Head Dual Attention Networks,DHDANet）。通过在韩国高丽大学采集的包含54位受试者、21,600次脑电运动想象的数据集上的实验验证,该模型比目前国际前沿方法分类准确率高出2.08%,该算法召回率高、特异度低,且对于样本质量比较差的识别率明显高于其它方法,鲁棒性更好。3.针对脑电运动想象小样本分类识别不佳的问题,提出FBCapsNet模型,融合DHDANet的特征学习到胶囊网络的主胶囊层。另外FBCapsNet模型引入双重分类识别机制,先通过胶囊网络学习不同节律段特征属性的矢量权重,再通过Soft Attention根据各节律段的矢量权重进行分类。通过在BCI Competition Ⅳ 2b包含9位受试者、6480次脑电运动想象的数据集上的实验验证,该模型比目前国际前沿方法分类准确率高出2.41%,为机器学习分类识别提供一种新方法。
其他文献
大豆的品种直接关系到大豆制品的质量和出油率，目前主要采用对大豆中蛋白质及脂肪等含量的检测来实现对大豆品种的鉴别。这种鉴别方式破坏了大豆本质，并且存在检测费用高、效率低、精度差的问题。本文基于高光谱成像技术和机器学习理论，研究了大豆品种无损快速鉴别方法。采集并建立了4个品种（每个品种200粒，共计800粒）大豆的高光谱原始图像及光谱数据集。研究了利用归一化、均值中心化、小波变换、S-G平滑滤波以及矢
随着复杂的科学技术和社会问题越来越依靠多门学科的联合攻关,培养跨学科人才对创造新知识与提升国家核心竞争力具有愈加重要的战略意义。自20世纪末,我国高校纷纷开始尝试推进跨学科博士生培养,但进展并不顺利。目前我国跨学科博士生培养面临着诸多问题和困境,例如顶层设计与跨学科政策支持的不足、博士生受制于传统学科结构的藩篱以及导生和生生之间的跨学科交流较少等。与我国相似的是,英国跨学科博士生教育起步也较晚,然
本文首先对三大产业劳动收入份额数据进行核算,并做描述性分析。接着讨论产业劳动收入份额影响因素及其与总体之间的关系。再次,以此为基础先分析劳动收入份额对经济增长的影响,随后进一步讨论劳动收入份额对收入差距的影响。最后从社会整体的角度,设计综合性指标完成对其的评价,同时也就劳动收入份额与其变化关系展开探讨。对三大产业劳动收入份额考察结果显示:（1）多数省份总体劳动收入份额表现出近似U型变化趋势,二、三
＜正＞众多学者、科学家曾经做过预测,21世纪将是生命科学大发展的时代。进入21世纪以来,生命科学技术的确有了比较大的发展,对人体基因的检测、精准测序就是其中成果之一。这一技术的进步,使得医生可以提前发现人体中的一些早期癌症,并且用于临床研究。基因检测技术的进步让科学家和相关研究者更了解我们的身体和一些疾病的发病原因,例如困扰许多人的拖延症。最近,德国科学家就发现了我们"患上"拖延症的原因——拖延基
孟加拉国是一个经济高速增长、拥有经济增长潜力的人口大国。孟加拉国作为发展中国家,最近经济规模大幅上升,是其经济增长潜力的表现之一。1990年以前,孟加拉国经济增长的来源主要为发达国家的外国援助以及贷款。1990年代早期,孟加拉国政府开始放松愿意到孟加拉国投资的国家。在孟加拉国国家经济转型期间,其制造业凭借廉价的劳动力与低生产成本吸引投资,发挥了关键作用。孟加拉国FDI的大门借此敞开,并创造了数以百
2013年11月政府层面正式提出“发展普惠金融,鼓励金融创新,丰富金融市场层次和产品”同时伴随着市场中各式各样的普惠金融公司、民间借贷、互联网金融如雨后春笋般出现。大力发展普惠金融已是时之所向、大势所趋。银行、消费金融公司、电商平台等纷纷抢滩消费金融,人们的消费、借贷习惯正随之不断改变。但受限于居民消费习惯及技术手段,传统的贷款营销手段已不能满足客户的借款需求,整个行业面临着巨大的机遇与挑战。如何
近年来,深度神经网络在视觉和音频的分类任务上取得了巨大成功,引起深度学习技术的再度崛起。尽管深度神经网络性能强劲,但它仍存在一些瓶颈,例如需要大量的训练样本、性能依赖调参、结构需要预设置、理论分析困难、对硬件配置要求高。从数据获取的角度来看,即使在大数据时代,收集完全标记的样本也是非常昂贵和耗时的,甚至需要领域专家对样本进行人工标注。鉴于深度学习技术的强大优势,克服深度神经网络的上述缺陷,探索非神
2014年,国务院印发《关于深化考试招生制度改革的实施意见》（国发〔2014〕35号）,标志着高考综合改革拉开帷幕。同年,上海、浙江作为首批试点地区启动改革,高考综合改革对基础教育的影响率先凸显,高中也就此做出改革举措。2017年,首批考生通过高考综合改革实施方案进入高校,高考综合改革对高等教育的影响才逐渐产生。但整体而言,高校的主体意识不强、主体能力不足、主体作用不明显,不仅削弱了高考综合改革的
分片逼近方法把对给定原函数的逼近问题划分为若干个较小区域上的函数逼近问题,并转化成求解最优的划分方式及其上的逼近函数。本文首先在连续空间中以生成各向异性的凸多边形网格为目的,提出了一种结合Power图的分片最优线性逼近方法。其中采用了 Power图结构来划分原函数的定义域,并在各个剖分单元上分别构造最佳的线性多项式逼近,从而以原函数与分片逼近函数之间的误差最小为目的,来获得最优Power图和逼近函
细胞间具有异质性。单个细胞表现出来的行为和特征,以及不同细胞间的差异性,在一些关键的生命过程中,如在癌症病变、胚胎发育、神经系统发育上具有重要的研究意义。单细胞分析以单个细胞的分辨率阐述细胞与细胞间关键性质（例如基因组、转录组、蛋白组、表观遗传组等）之间的差异,以揭示细胞的异质性特点,为疾病进程、亚型分类、谱系示踪、图谱绘制等分析提供重要方法。然而,当前的单细胞分析方法存在单细胞分离困难、细胞利用