基于LVQ的自发脑电信号的分类研究

来源 :医疗设备信息 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huanzhonga

【摘要】

：

为了识别在不同思维状态下的自发脑电 (EEG)信号,本文用 6阶自回归 (AR)模型表示 EEG信号,用学习矢量量化 (LVQ)神经网络作分类器,分别用 LVQ1和 LVQ2.1算法对网络进行训练,

【作者】

：

郝冬梅阮晓钢

【机构】

：

北京工业大学电控学院

【出处】

：

医疗设备信息

【发表日期】

：

2003年10期

【关键词】

：

自发脑电信号 AR模型竞争层信号分类学习矢量量化神经网络 LVQ2.1算法 EEG AR model LVQ competitive layer

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为了识别在不同思维状态下的自发脑电 (EEG)信号,本文用 6阶自回归 (AR)模型表示 EEG信号,用学习矢量量化 (LVQ)神经网络作分类器,分别用 LVQ1和 LVQ2.1算法对网络进行训练,并对分类结果进行测试,比较了网络选择不同参数时对分类正确率的影响.研究表明:竞争层神经元数目直接影响了正确率,当选择最佳参数值时分类正确率为 62%～ 83%,因人而异.

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