小波包奇异谱熵与LVQ网络齿轮箱轴承退化评估

1

作者 肖乾 汪寒俊 +5 位作者 朱海燕 王文静 朱恩豪 叶小芬 魏昱洲 李林 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1181-1189,1249,1250,共11页

为研究齿轮箱轴承性能退化评估,首先,根据高速列车齿轮箱轴承与齿轮的相关数据,对齿轮箱轴承仿真振动信号训练样本进行小波包分解并计算小波包奇异谱熵构成特征向量,输入到学习向量量化(learning vector quantization,简称LVQ)神经网络... 为研究齿轮箱轴承性能退化评估,首先,根据高速列车齿轮箱轴承与齿轮的相关数据,对齿轮箱轴承仿真振动信号训练样本进行小波包分解并计算小波包奇异谱熵构成特征向量,输入到学习向量量化(learning vector quantization,简称LVQ)神经网络聚类模型中,建立性能退化评估模型;其次,将测试样本按同样的方式提取特征向量,输入到建立好的模型中评估轴承性能退化状态;然后,选取轴承全寿命疲劳试验进行分析,并选择特征优选和模糊C均值聚类算法进行对比;最后,根据LVQ神经网络聚类算法确定训练样本中正常状态和失效状态的聚类中心,建立性能退化评估模型。结果表明:将小波包奇异谱熵和LVQ神经网络聚类算法相结合,能较好区分齿轮箱轴承不同的退化状态,准确表现轴承性能退化曲线;通过隶属度函数计算隶属度作为性能退化评价指标,可以对性能退化状态进行定量表征;通过对时域指标和频域指标特征优选进行对比,验证了本研究方法更加有效,对早期退化更敏感,能及时发现早期退化并且能对退化程度进行准确评估。 展开更多

关键词 交通工程 齿轮箱振动加速度 信号仿真 小波包奇异谱熵 学习向量量化神经网络聚类 性能退化评估

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结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用 被引量：27

2

作者 唐秋华 刘保华 +2 位作者 陈永奇 周兴华 丁继胜 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期313-319,共7页

学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经... 学习向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神经网络在声学底质分类中具有广泛应用.常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度.本文提出采用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别.将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高. 展开更多

关键词 学习向量量化 遗传算法 多波束测深系统 底质分类

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GA优化LVQ网络的配电网接地故障选线方法 被引量：11

3

作者 彭湃 周羽生 +3 位作者 高云龙 刘让姣 安正洲 熊杰 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第12期64-69,共6页

针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量... 针对配电网故障相电压过零点且高阻接地故障选线困难的问题,文中提出了应用遗传算法优化学习量量化神经网络的配电网单相接地故障选线方法。首先利用小波分析方法提取线路零序电流信号的模极大值,以此作为学习量量化神经网络的输入向量,采用局部搜索算子改进的遗传算法去优化神经网络的初始权值向量,解决了网络对初始权值的敏感性问题。加速网络的收敛过程,提高网络的聚类精度,实现对不同故障类型进行故障线路的快速、准确识别。仿真结果表明,该方法有效地减少了传统学习量量化神经网络选线的误判几率,提高了选线速度和精确度。 展开更多

关键词 配电网 遗传算法 学习量量化 小波分析 故障选线

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基于EMD和LVQ的信号特征提取及分类方法 被引量：8

4

作者 余炜 周娅 +3 位作者 马晶晶 万代立 刘伦 张灿斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2014年第5期683-687,共5页

针对非平稳、非线性、微弱信号难以分析和处理的特点,本文提出了一种基于经验模式分解和学习向量量化神经网络的信号处理和分类方法,并在生物信号处理领域(左、右手运动想象的脑电信号)进行了研究和应用。首先通过经验模式分解算法对脑... 针对非平稳、非线性、微弱信号难以分析和处理的特点,本文提出了一种基于经验模式分解和学习向量量化神经网络的信号处理和分类方法,并在生物信号处理领域(左、右手运动想象的脑电信号)进行了研究和应用。首先通过经验模式分解算法对脑电信号分解,然后选取主要固有模态函数分量并计算其绝对均值作为特征值,最后使用学习向量量化网络进行分类,并分别与支持向量机和误差反向传播神经网络分类算法进行了对比研究。实验结果表明,所提出的算法分类正确率达到了87%,相比于其余两种对比算法在特定的信号处理领域优越,具有一定的参考和研究价值。 展开更多

关键词 经验模式分解 学习向量量化神经网络 脑-机接口 脑电信号

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一种基于LVQ神经网络与图像处理的火焰识别算法 被引量：14

5

作者 包晗 康泉胜 周明 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期60-64,共5页

针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及... 针对传统火灾探测技术存在的不稳定、误判率高等缺点,通过分析室内火灾图像与常见干扰光源图像的特点,提出一种基于人工神经网络的火焰图像检测技术。对火焰图像的基本特性进行分析,利用火焰图像序列的面积重叠率和中心相对移动率以及颜色等信息,结合实现学习向量量化(LVQ)神经网络融合技术,对视频序列图像中火焰的自动检测。仿真试验结果表明,基于LVQ神经网络的信息融合算法的网络收敛速度较快,有较高的火灾火焰识别准确率。 展开更多

关键词 学习向量量化(lvq)神经网络 图像处理 火焰识别 目标检测 火灾火焰

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基于LVQ工况识别的混合动力汽车自适应能量管理控制策略 被引量：18

6

作者 邓涛 卢任之 +1 位作者 李亚南 林椿松 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期420-425,共6页

为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算... 为提高混合动力汽车的燃油经济性,选取6种典型行驶工况代表"市区"、"郊区"和"高速公路"3类主要工况,采用基于规则的模糊能量管理控制策略,以整车燃油经济性为目标,在3类主要工况下用改进型粒子群优化算法优化发动机联合工作曲线与发动机关闭曲线系数,得到相应的优化后的隶属度函数的参数;运用学习向量量化(LVQ)算法识别车辆运行工况,动态选择相应的模糊控制策略,使混合动力汽车控制策略对选定的几种代表性工况具有自适应性,从而提高整车的燃油经济性。仿真对比结果表明,相比于传统混合动力汽车,燃油经济性提高了3.4%。 展开更多

关键词 混合动力汽车 工况识别 燃油经济性 粒子群优化算法 学习向量量化(lvq)算法

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ELVQ算法实现宽参数偏移的多故障电路诊断 被引量：3

7

作者 徐崇斌 赵志文 郑慧芳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1520-1524,共5页

该文提出了一种强化自适应策略的学习矢量量化(Enhanced Learning Vector Quantization,ELVQ)算法,并设计了基于SOM(Self-Organizing Map)-LVQ模型的故障分类方法,用于实现宽参数偏移的模拟电路多故障诊断。该文算法具有两方面的优势:... 该文提出了一种强化自适应策略的学习矢量量化(Enhanced Learning Vector Quantization,ELVQ)算法,并设计了基于SOM(Self-Organizing Map)-LVQ模型的故障分类方法,用于实现宽参数偏移的模拟电路多故障诊断。该文算法具有两方面的优势:一方面利用获胜神经元数目的自适应,均衡了神经元的获胜概率;另一方面根据样本分类结果计算作用因子修正神经元的权值,增强了类别边界决策性能。仿真结果表明,所提出的算法具有收敛速度快,分类误差小等特点。 展开更多

关键词 模拟电路 多故障诊断 学习矢量量化 宽参数偏移 Elvq算法

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基于MA及LVQ神经网络的智能NIPS模型与实现 被引量：3

8

作者 贾铁军 刘泓漫 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第8期1836-1840,共5页

为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及... 为了提高入侵防御系统的智能性和准确率,在讨论入侵防御技术特性和关键技术的基础上,分析了利用MA(MobileAgent)及LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络构建入侵防御系统的优势,以及LVQ神经网络的结构特性和学习算法,提出基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型结构,概述了新模型的实现方法,并用Matlab算法进行了仿真实验.结果表明,基于MA及LVQ神经网络的新智能入侵防御系统模型整体防御准确率与检测辨识性能都有较大提高. 展开更多

关键词 移动代理MA 学习向量量化lvq lvq神经网络 基于网络的入侵防御系统NIPS 模型构建与实现

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基于WT和LVQ网络的多姿态人脸识别 被引量：1

9

作者 陈蕾 黄贤武 孙兵 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第21期47-49,共3页

提出了基于小波变换和学习矢量量化网络相结合的新方法进行人脸识别。小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,可以很好地对图像降维和表征人脸图像的特征。LVQ算法是在有教师状态下对竞争... 提出了基于小波变换和学习矢量量化网络相结合的新方法进行人脸识别。小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,可以很好地对图像降维和表征人脸图像的特征。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法。LVQ网络结构简单,但却表现出比BP网络更强的有效性和鲁棒性。实验表明该方法对表情和姿态变化的人脸具有良好的分类性能和识别效率。 展开更多

关键词 小波变换 学习矢量量化 神经网络 分类 多姿态人脸识别

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基于相空间重构与GSA-LVQ的有载调压变压器分接开关机械故障诊断 被引量：9

10

作者 赵书涛 李小双 +3 位作者 李大双 徐晓会 李云鹏 李波 《电测与仪表》 北大核心 2023年第10期136-141,共6页

针对有载调压变压器分接开关机械故障诊断准确率不高以及潜在机械故障不能及时被发现的问题,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、相空间重构结合万有引力搜索法(GSA)改进学习矢量量化神经网络(LVQ)的有载分接开关机械故障诊断... 针对有载调压变压器分接开关机械故障诊断准确率不高以及潜在机械故障不能及时被发现的问题,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、相空间重构结合万有引力搜索法(GSA)改进学习矢量量化神经网络(LVQ)的有载分接开关机械故障诊断新方法。采用CEEMD对振动信号进行时频域分解,然后通过C-C算法确定延迟时间和嵌入维数,对反映不同频率特征的固有模态函数(IMF)进行相空间重构,并提取反映混沌特征的两个特征量李雅普诺夫指数和关联维数构成特征向量。利用GSA优化LVQ,解决网络对初始连接权值敏感的问题,增强网络对有载分接开关机械故障分类识别性能。通过对有载分接开关机械状态的实验分析,证明了相空间重构结合GSA-LVQ算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 有载调压变压器分接开关(OLTC) 互补集合经验模态分解(CEEMD) 相空间重构 万有引力搜索法(GSA) lvq神经网络 振动信号 机械故障诊断

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广义LVQ算法及其在遥感影像分类中的应用研究

11

作者 刘伟 崔宝侠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1201-1203,共3页

在比较了学习矢量量化(LVQ)算法和广义学习矢量量化(GLVQ)算法的基础上,建立了基于GLVQ的遥感影像分类模型。以实际土地覆盖分类为例,通过与传统统计方法和LVQ分类器比较,GLVQ分类器具有分类正确率高,收敛速度快,适应范围广等优点。

关键词 遥感影像分类 学习矢量量化(lvq) 广义学习矢量量化(Glvq)

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LVQ聚类算法在爆炸物THz光谱识别中的应用 被引量：3

12

作者 赵晶晶 葛庆平 张存林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第18期239-241,244,共4页

运用THz光谱特性进行爆炸物的识别,是现代检测技术研究的一个热点。由于直接对原始数据进行聚类的识别率并不理想,首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行二阶导数变换,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲... 运用THz光谱特性进行爆炸物的识别,是现代检测技术研究的一个热点。由于直接对原始数据进行聚类的识别率并不理想,首先对实验样本的THz频域光谱数据曲线进行二阶导数变换,得到了更能表现数据变化趋势和峰值的特征曲线,然后基于该特征曲线利用LVQ神经网络聚类算法,设计并用VC++6.0实现了THz光谱自动分类识别系统。分别对RDX、DNT、TNT、HMX四种爆炸物进行识别对比实验,运用原始数据训练出的分类器,识别率为96%,运用变换过后的特征数据训练出的LVQ分类器,识别率可以达到100%。实验证明,所设计的基于LVQ的神经网络分类器具有强大相似特征聚类功能和较高的识别率。 展开更多

关键词 Thz技术 神经网络 学习矢量化网络(lvq)聚类算法

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基于FCM-LVQ网络模型的疏勒河流域水安全评价 被引量：7

13

作者 王婧 靳春玲 +2 位作者 贡力 逯晔坤 朱桂勇 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期103-109,116,共8页

疏勒河流域水安全状况对祁连山脉的生态安全具有重要影响。针对疏勒河流域水安全问题,提出一种环境-生态-监管-治理模型,构建出祁连山脉内陆河流域水安全评价指标体系,通过模糊C-均值聚类分析(FCM)法结合专家打分法对指标数据进行处理,... 疏勒河流域水安全状况对祁连山脉的生态安全具有重要影响。针对疏勒河流域水安全问题,提出一种环境-生态-监管-治理模型,构建出祁连山脉内陆河流域水安全评价指标体系,通过模糊C-均值聚类分析(FCM)法结合专家打分法对指标数据进行处理,运用学习向量量化(LVQ)网络模型得到疏勒河流域水安全评价等级,并与单纯使用LVQ神经网络和BP神经网络的评价结果进行对比,以验证评价模型的实用性。结果表明:疏勒河流域水安全状况2013年表现为不安全,2014-2016年表现为基本安全,2017-2019年表现为安全,整体呈现为逐渐上升的趋势,这与流域内实际情况是相符的。另外,FCM-LVQ网络模型在运行速度及评价结果精度上明显更优于另外两种网络模型,可在流域水安全评价中推广使用。 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类分析 学习向量量化 专家打分法 水安全评价 疏勒河流域

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基于改进LVQ算法的塔式起重机运行状态检验 被引量：3

14

作者 周庆辉 刘浩世 +2 位作者 刘耀飞 李欣 谢贻东 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第11期1636-1642,共7页

为了提高起重机运行安全检验结果的准确性,避免误判,并且提高塔式起重机检验的智能化水平,提出了一种基于改进的学习矢量量化(LVQ)人工神经网络模型,实现了对塔式起重机运行安全状态的智能检验。首先,根据近年来建筑工地塔式起重机的检... 为了提高起重机运行安全检验结果的准确性,避免误判,并且提高塔式起重机检验的智能化水平,提出了一种基于改进的学习矢量量化(LVQ)人工神经网络模型,实现了对塔式起重机运行安全状态的智能检验。首先,根据近年来建筑工地塔式起重机的检验数据,建立了样本集,基于塔式起重机相关的安全技术标准和规范,将检验项目分解为最常见、最主要的15个因素,作为神经网络输入层的数目;然后,对290台塔式起重机的检验数据进行了统计(金属结构的连接、作业环境、主要零部件与机构,此3项不合格的频次较高);最后,在学习矢量量化(LVQ)算法基础上,改进了LVQ人工神经网络的检验评价模型,再运用优化的特征数据训练出了LVQ分类器,提出了改进的LVQ智能检验方法,对50个测试样本进行了分类识别实验。研究结果表明:改进后的LVQ人工神经网络算法提高了塔式起重机检验结果的正确率,在整机检验中合格率和不合格率均能达到100%,避免了误判,实现了对塔式起重机设备的安全智能检验。 展开更多

关键词 自行式起重机 运行安全状态 安全技术标准和规范 学习矢量量化 人工神经网络模型 lvq分类器

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基于肌电信号的人手运动状态的辨识 被引量：7

15

作者 李醒飞 朱嘉 +2 位作者 杨晶晶 张国雄 卢志扬 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期166-169,共4页

研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号,判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理,利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量,经过学习矢量量化(LVQ)神经网络训练,能够有效地... 研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号,判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理,利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量,经过学习矢量量化(LVQ)神经网络训练,能够有效地识别握拳、展拳、手腕内旋和手腕外旋4种动作模式。和前馈型神经网络比较,LVQ神经网络具有更高的识别准确率和更稳定的再现性。 展开更多

关键词 EMGs 小波变换 学习矢量量化网络(lvq) 神经网络

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基于神经网络的智能下肢假肢自适应控制 被引量：8

16

作者 马玉良 徐文良 +2 位作者 孟明 罗志增 杨家强 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1373-1376,1381,共5页

下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该... 下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 智能下肢假肢 自适应控制 学习矢量量化(lvq) 神经网络(NN) 参考模型

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对学习矢量量化神经网络中“死”点问题的研究 被引量：6

17

作者 冯乃勤 南书坡 郭战杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期64-66,共3页

竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引... 竞争型神经网络已经在模式识别、分类等方面得到了广泛的应用,与传统的聚类方法相比具有巨大优势,但是在许多方面还存在不足,需要进一步完善。在Kohonen提出的学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization Network,LVQ)的基础上,引入阈值学习规则,较好地解决了该类网络中遇到"死"点时训练误差偏大的问题,最后通过Matlab编程实现。 展开更多

关键词 学习矢量量化网络 阈值 死点

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基于工况识别与多元非线性回归优化的能量管理策略 被引量：7

18

作者 孙蕾 林歆悠 林国发 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第22期2695-2700,共6页

为给混合动力汽车智能管理策略提供基础,开展了基于学习向量化(LVQ)神经网络的工况模式识别算法研究。选取4种典型微观道路类型工况和3类标准循环工况,提取11个参数为训练特征数据,建立了LVQ神经网络工况模式识别算法;在此基础上,以某... 为给混合动力汽车智能管理策略提供基础,开展了基于学习向量化(LVQ)神经网络的工况模式识别算法研究。选取4种典型微观道路类型工况和3类标准循环工况,提取11个参数为训练特征数据,建立了LVQ神经网络工况模式识别算法;在此基础上,以某款混联式动力系统为例,结合多元非线性回归分析制定相应控制策略;最后,基于Simulink仿真平台建立LVQ神经网络工况模式识别及整车仿真模型,分别采用中国城市典型循环工况以及构建UDDS+NYCC+UDDS的标准行驶工况进行道路工况识别验证。结果表明,所建立的LVQ神经网络工况识别算法可以准确识别工况模式并能有效提高能量管理策略的控制效果。 展开更多

关键词 学习向量化神经网络 工况识别 循环工况 能量管理

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基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别 被引量：6

19

作者 叶柠 孙宇舸 王旭 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期12-15,共4页

提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统... 提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统.首先利用小波包分解对原始脑电信号进行预处理,对分解后特定小波包子带的脑电信号进行共空间模式分解,提取最优的特征;然后利用LVQ网络对不同意识任务特征进行分类,实验结果表明,该方法取得了92.7%的平均分类识别率,已经达到脑-机接口实际应用的标准. 展开更多

关键词 脑-机接口 小波包子带 脑电信号 共空间模式 学习矢量量化

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基于功率谱估计和神经网络的脑-机接口研究 被引量：11

20

作者 赵海滨 王宏 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第19期4581-4582,4598,共3页

脑-机接口是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统。利用功率谱和神经网络对不同意识任务的脑电信号进行分类。首先对脑电信号进行预处理和基于MUSIC算法的功率谱,提取脑电信号功率谱值作为特征,然后利用LVQ网... 脑-机接口是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统。利用功率谱和神经网络对不同意识任务的脑电信号进行分类。首先对脑电信号进行预处理和基于MUSIC算法的功率谱,提取脑电信号功率谱值作为特征,然后利用LVQ网络对两类不同意识任务进行分类。仿真试验表明,该方法取得了很好的分类效果,而且分类速度非常快。 展开更多

关键词 脑电 脑-机接口 功率谱 学习矢量量化

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