【摘 要】
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脑机接口（brain-computer interface,BCI）是一种利用脑电图（electroencephalogram,EEG）信号识别技术表现大脑意图的系统,为重度残疾病人提供与外界沟通的能力。P300拼写器作为脑机接口的一种类型,其利用P300信号检测识别完成字符拼写过程。拼写过程一般具有两个识别步骤,步骤一是利用分类器识别采集到的P300信号,本文使用神经网络作为分类器,步骤二是结合
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脑机接口（brain-computer interface,BCI）是一种利用脑电图（electroencephalogram,EEG）信号识别技术表现大脑意图的系统,为重度残疾病人提供与外界沟通的能力。P300拼写器作为脑机接口的一种类型,其利用P300信号检测识别完成字符拼写过程。拼写过程一般具有两个识别步骤,步骤一是利用分类器识别采集到的P300信号,本文使用神经网络作为分类器,步骤二是结合信号识别结果与字符拼写界面得到对应字符,其中步骤一中的分类器是提高脑机接口性能的关键因素。脑机接口性能指标有两个,一是字符识别准确率,二是信息传输率。为了提高以上两个性能,本文主要针对步骤一中的神经网络进行了算法上的改进和突破。网络参数更新优化是神经网络实现识别分类的重要步骤,其优化算法决定网络识别性能。传统神经网络大多采用梯度下降法利用权值梯度信息沿着梯度方向对权值参数进行迭代更新,该方法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值、泛化能力低等问题,针对该种类型神经网络,性能优化方向主要分为自适应学习率、增加动量项等。而本文结合神经动力学方法从算法层面进行设计改造,不同于梯度下降法,神经动力学方法利用权值参数时间导数信息对下一权值进行预测更新,使其具有全局收敛、指数型收敛、误差精度趋近于零的优势,同时,由于使用向量值误差函数获得了并行计算能力,因此提高了神经网络的计算效率。在上述基础上,本文设计并提出了基于神经动力学方法的隐式动态学习网络,其分为动态收敛微分神经网络（dynamic convergent differential neural network,DCDNN）和动态逆学习神经网络（dynamic inverse learning neural network,DILNN）。动态收敛微分神经网络直接通过神经动力学设计公式对全部权值参数进行迭代优化,提高网络识别精度。动态逆学习神经网络仅采用神经动力学方法对输入层到隐含层的权值进行更新,而且结合极限学习机的特点,在隐含层和输出层之间采用广义逆方法对权值参数进行求解,进一步加快了学习速度。此外,针对脑机接口系统,在预处理方面,除了常用的时间窗截取、带通滤波、训练集平衡外,另外使用滑动平均滤波在保证信号全部工作的前提下降低信号维度;在识别分类方面,使用了全部样本组合数据集训练后的分类器进行集成平均,将弱分类器转化为强分类器,提高系统识别性能。经过BCI竞赛II和III公开数据集验证,提出系统框架获得了较其它先进方法更高字符识别准确率与信息传输率。
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