基于神经网络集成技术的运动想像脑电识别方法
针对运动想像脑电信号,提出一种基于神经网络集成技术的识别方法.该方法通过离散小波变换(DWT)抽取想像左、右手运动的主要特征,采用Bagging算法构建神经网络集成(NNE)模型,并选取相对多数投票法获得网络集成的输出结果.在"BCI Competition 2003"竞赛数据集上的实验结果表明,该方法得到了比基于单个神经网络的脑电信号识别方法更高的识别率,同时,降低了个体神经网络的配置难度,提高了系统的泛化能力.
神经网络集成、Bagging算法、BP神经网络、运动想像、小波变换
37
R318(医用一般科学)
北京市委组织部优秀人才培养资助项目20071B0501500198;国家自然基金资助项目30670543
2011-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
347-352
