基于Spiking 神经网络的脑运动分类研究

• 作 者: 王博[1]胡成玉[2]方慧娟[2]王永骥[2]
• 机 构: 上海交通大学自动化系 200084 上海
• 出 处: 中国自动化学会中南六省(区)第26届学术年会
• 发表日期: 2008年期

针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动行为关系的分析，提出了一种Spiking神经网络（SNN）的分类算法。SNN的网络连接权值与突触连接的延时参数采用改进的粒子群优化方法（PSO）进行训练。仿真结果表明了SNN分类效果优于群体向量法（PV）分类效果，有利于实现性能更高的用于神经康复的脑机接口系统。