堆叠稀疏降噪自编码的脑电信号识别

• 作者: 万亚利 刘雨微 唐贤伦 马艺玮
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 降噪自动编码机 深度学习 脑电信号识别 稀疏 堆叠
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.011

摘要

该文以深度学习中的自动编码机为基础,对原始输入向量加入噪声处理,隐含层加入稀疏限制,再将单一的网络结构堆叠成深层神经网络,提出改进算法——堆叠稀疏降噪自动编码机.通过在两个不同数据集(实验室采集数据集和2005年BCI竞赛数据集IVa)进行对比实验,结果表明该算法在运动想象脑电信号的特征提取上具有更强的学习能力和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐贤伦	重庆邮电大学自动化学院	79	723	14.0	24.0
2	马艺玮	重庆邮电大学自动化学院	11	75	2.0	8.0
3	刘雨微	重庆邮电大学自动化学院	2	67	2.0	2.0
4	万亚利	重庆邮电大学自动化学院	1	2	1.0	1.0