【摘 要】
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为提高对无创脑机接口（BCI）中P300脑电信号的检测准确度，本文根据卷积神经网络（CNN）与长短期记忆（LSTM）网络，提出一种CNN-LSTM组合网络模型。卷积网络采取分层结构，同时设计匹配不同特征维度的一维卷积核；长短期记忆网络（LSTM）用来发掘数据时序相互依赖性，学习全局特征的相关性以实现目标分类。试验结果表明，本文提出的模型对于实验诱发出的单试次P300信号，检测准确率达到91.28%
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为提高对无创脑机接口（BCI）中P300脑电信号的检测准确度，本文根据卷积神经网络（CNN）与长短期记忆（LSTM）网络，提出一种CNN-LSTM组合网络模型。卷积网络采取分层结构，同时设计匹配不同特征维度的一维卷积核；长短期记忆网络（LSTM）用来发掘数据时序相互依赖性，学习全局特征的相关性以实现目标分类。试验结果表明，本文提出的模型对于实验诱发出的单试次P300信号，检测准确率达到91.28%,与EEGNet网络和支持向量机算法对比，准确率分别提升2.18%、8.31%。在精确率、召回率、F1分数、AUC值的评价指标下也达到最优性能，具有较强的泛化性能。
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