用于冥想神经反馈系统的脑电图数据挖掘研究

• 作者: 周昌乐 徐昊 黄敏
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电图 冥想 数据挖掘 机器学习 神经反馈 个性化校准 禅修
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 258-264
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4823字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201710005

摘要

有研究表明禅修冥想有益于现代人的身心健康,为了研发能有助于禅修的冥想神经反馈系统,采集乐易心法七日禅学员脑电图信号,提取15维脑电图特征,以禅修导师给学员的评分作为标记,对数据进行个性化校准,测试多种分类和回归算法对学员水平的分类性能.实验结果表明,个性化校准方案可以有效解决脑电图研究中的个体差异问题,15维脑电图特征数据经校准后可以使随机森林等分类算法以93％以上的准确率识别出高水平禅修者,为更加智能的冥想神经反馈系统的研发提供了支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周昌乐	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	148	1475	22.0	30.0
2	黄敏	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	20	47	4.0	6.0
6	徐昊	厦门大学信息科学与技术学院福建省类脑计算技术及应用重点实验室	8	34	3.0	5.0