基于Spiking神经网络的脑运动分类研究

• 作者: 方慧娟 王博 王永骥 胡成玉
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 脉冲神经网络 分类 粒子群优化 群体向量法 脑机接口
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机软件及应用
• 页码范围: 102-104,110
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2008.04.026

摘要

针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动行为关系的分析,提出一种Spiking神经网络(SNN)的分类算法.SNN的网络连接权值与突触连接的延时参数采用改进的粒子群优化方法(PSO)进行训练.仿真结果表明SNN分类效果优于群体向量法(PV)分类效果,有利于实现性能更高的用于神经康复的脑机接口系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永骥	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	152	1387	18.0	30.0
2	方慧娟	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	19	190	6.0	13.0
3	王博	上海交通大学自动化系	28	147	7.0	11.0
4	胡成玉	华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室	6	38	5.0	6.0