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摘要:
为克服利用单一参数判断注意力水平的灵敏性缺陷,本文设计并实现了一种多参数的脑电注意力水平提取方法.首先从脑电信号中提取7个脑电特征参数,全面评估脑电频谱特性,然后利用误差反传(back propagation,BP)神经网络算法实现脑电特征参数与注意力水平间的非线性映射,从而实现准确的注意力水平提取.同时,本文对BP算法进行了一系列的改进,有效地提高了网络的学习效率,并能迅速跳出局部极小.以34例脑电数据对网络进行训练,实验结果证实该网络能迅速收敛,网络收敛后测试库中的脑电数据注意力水平判别结果证明该网络具有较高的识别率.
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文献信息
篇名 基于神经网络的多参数脑电注意力水平提取
来源期刊 北京生物医学工程 学科 医学
关键词 脑电 注意力 神经网络 BP算法
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 571-574
页数 分类号 TP391.5|TP183|R318.04
字数 4277字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3208.2010.06.05
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宁新宝 南京大学电子科学与工程学院生物医学电子工程研究所 79 1569 18.0 38.0
2 黄晓林 南京大学电子科学与工程学院生物医学电子工程研究所 24 99 5.0 9.0
3 袁浩 南京大学电子科学与工程学院生物医学电子工程研究所 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
脑电
注意力
神经网络
BP算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京生物医学工程
双月刊
1002-3208
11-2261/R
16开
北京安定门外安贞医院
1981
chi
出版文献量(篇)
2829
总下载数(次)
13
总被引数(次)
15960
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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