G-P算法在脑学习机能研究中的应用

• 作者: 吴平东 毕路拯 陈冬冰 韩巍
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 G-P算法 脑电 关联维数 神经元群
• 年，卷（期）: 2007,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 28-29,63
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 2382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2007.11.011

摘要

运用非线性动力学理论,分析大脑信息处理运动的过程.由混沌动力学吸引子关联维数的物理意义出发,论证了关联维数值与神经元群电发放之间的关系.采用连续加算作业法,同步采集EEG信号,应用分形论中的G-P算法,获取EEG信号的关联维数.实验结果表明:连续加算作业法的下半时EEG信号的关联维数明显小于上半时EEG信号的关联维数.因此,基于G-P算法的关联维数可以作为脑学习机能的评价指数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴平东	北京理工大学机械与车辆工程学院	106	1208	18.0	30.0
2	毕路拯	北京理工大学机械与车辆工程学院	18	128	6.0	10.0
3	韩巍	北京理工大学机械与车辆工程学院	5	21	4.0	4.0
4	陈冬冰	北京理工大学机械与车辆工程学院	6	17	3.0	4.0