基于支持向量神经网络的脑电信号分类研究

来源 :陈广强 | 被引量 : 0次 | 上传用户:silent511
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随着生命科学、认知科学和人工智能的发展,以脑电信号的识别为核心的脑科学研究蓬勃发展,21世纪对大脑的认知研究被称为脑研究世纪。脑机接口(Brain-computer Interface,BCI)分析来自大脑的脑电信号,实现人与机器之间的直接通信,可以帮助严重残疾患者控制外部机器或机器人完成预期任务。因此,脑电信号的分类方法在BCI系统和技术的发展中起着重要作用。而在脑电信号分类中常用的方法是支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法,其本质是一个基于分类间隔最大化的凸二次规划(Quadratic Programming,QP)分类问题。传统的求解方法是一种串行的数值求解算法,实时性与大规模计算受限。相比于数值求解算法,基于神经动力学的神经网络求解器因其具有并行性的特点,在实时性与大规模计算中更具有优势。目前存在基于原对偶神经网络(Primal-Dual Neural Network,PDNN),PDNN的简化模型以及变参递归神经网络(Varying-parameter Recurrent Neural Network,VPRNN)三种方法,但是以上的算法之前都只应用在优化问题的求解中。因此,本文针对基于神经动力学的神经网络分类器设计展开研究。基于分类间隔最大化的凸二次规划分类问题,本文结合PDNN提出了一种支持向量神经网络(Support Vector Neural Network,SVNN)算法进行求解,并将其应用在脑电信号的分类方案设计上。本文证明了提出算法的全局收敛性,证明了SVNN能够收敛到最优解并通过实验结果证明了算法的有效性。然后,并在SVNN模型的基础上提出了一种结构更加简化的简化支持向量神经网络(Simplified Support Vector Neural Network,SSVNN),证明了提出算法的全局收敛性,在运动想象公开数据集的实验结果验证了提出算法的有效性。最后,为了获得更好的收敛特性,本文提出了一种结合罚函数的VPRNN求解器的支持向量递归神经网络(Support Vector Recurrent Neural Network,SVRNN),证明了其全局收敛与超指数收敛的特性,该算法在公开数据集的更优的分类效果验证了提出的脑电信号分类方案的有效性与准确性。
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