【摘 要】
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智能制造业是国务院提出的“中国制造2025”计划中的主攻方向,手势识别作为智能制造业的重要组成部分,对推进制造业的发展有至关重的作用。近几年来,借助脑机接口的手势识别
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智能制造业是国务院提出的“中国制造2025”计划中的主攻方向,手势识别作为智能制造业的重要组成部分,对推进制造业的发展有至关重的作用。近几年来,借助脑机接口的手势识别逐渐进入研究人员的视野中。脑机接口(Brain computer interface,BCI)是指利用脑电信号不依靠人体神经系统和肌肉系统搭建与外界环境之间沟通的桥梁。我国在“十三五”规划中把“脑科学和类脑研究”列入国家重大科技创新,其重要性不言而喻。然而脑机接口中传统识别算法存在“BCI盲”(识别准确率低于70%)、“一人一模型”(由于个体差异,识别模型不能共用)和识别模型训练过程中不易收敛等问题。本文针对这些问题,对脑机接口的实验范式和识别算法进行改进,搭建了运动和想象两种脑机接口模型,结合手势识别开展实验研究。本文主要研究内容和创新之处如下:(1)针对运动模式,提出了运动式脑机接口实验范式,搭建了运动式脑机接口硬件平台,实现对运动状态下受试者大脑中运动指令的解码。对于脑机接口中存在的“BCI盲”和“一人一模型”的问题,将深度学习应用到脑机接口的分类识别模块,在长短期记忆网络(Long short-term temory,LSTM)的基础上,通过改进损失函数,提出惩罚式长短期记忆网络(Regularizer long short-term memory,RLSTM)及分类识别算法。实验结果表明,基于运动式脑机接口的手势识别准确率最高可达95.89%,且受年龄性别影响很小,从一定程度上解决了“BCI盲”和“一人一模型”的问题,验证了所提出算法的实用性和有效性。(2)针对想象模式,提出了想象式脑机接口实验范式,搭建了想象式脑机接口硬件平台,实现对静止状态下受试者大脑思维的解码。针对存在的“一人一模型”和模型训练不易收敛的问题,结合想象式脑机接口的事件相关去同步化/同步化(ERD/ERS)信号时域特性,在LSTM的基础上进行改进,提出了LSTMDENSE分类识别算法。实验结果表明,想象式脑机接口识别准确率最高可达91.56%,模型训练易收敛,且所有的受试者共用同一个识别模型,从一定程度上解决了“一人一模型”和模型训练不易收敛的问题。
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