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基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类
1
作者
高云园
薛云峰
+1 位作者
张聪睿
高坚
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期399-407,共9页
实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方...
实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐,消除原始数据的边缘分布偏移;其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法,求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。分别在7人200个样本和9人144个样本的BCI数据集上进行了实验,平均准确率达到82.18%和76.45%,证明了该方法在跨域分类识别上具有很好的性能。同时对于该方法各环节的效果也进行了可视化验证,展示了该集成式方法在跨域问题上的效果。
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关键词
运动想象
脑电信号
域自适应
数据对齐
张量子空间
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职称材料
题名
基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类
1
作者
高云园
薛云峰
张聪睿
高坚
机构
杭州
电子科技大学自动化(人工智能)学院
杭州明州脑康康复医院神经康复中心
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期399-407,共9页
基金
国家自然科学基金(61971168,62271181)
浙江省自然科学基金重点项目(Z23F030014)。
文摘
实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题,制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务,本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐,消除原始数据的边缘分布偏移;其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法,求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。分别在7人200个样本和9人144个样本的BCI数据集上进行了实验,平均准确率达到82.18%和76.45%,证明了该方法在跨域分类识别上具有很好的性能。同时对于该方法各环节的效果也进行了可视化验证,展示了该集成式方法在跨域问题上的效果。
关键词
运动想象
脑电信号
域自适应
数据对齐
张量子空间
Keywords
motor image
EEG
domain adaptation
data alignment
tensor subspace
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类
高云园
薛云峰
张聪睿
高坚
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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