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目的：研究基于神经网络的左右手运动的意识任务识别方法，探讨神经网络在脑机接口中的作用。方法：在特征提取的基础上，设计3层BP神经网络。选用对数Sigmoid函数，实现输入到输出的非线性映射；采用梯度最速下降算法训练神经网络。结果：应用BP神经网络和线性分类器分别对测试样本进行意识任务识别。以脑电信号两个频段的功率谱以及击键前-100～50ms和-500ms均值组成特征向量。应用线性分类器，对测试样本的识别正确率为71％，采用本文设计的BP神经网络，识别正确率为84％。结论：BP神经网络是意识任务识别的有效