基于BP神经网络的左右手击键动作的意识任务识别

摘要：

目的 研究基于神经网络的左右手运动的意识任务识别方法,探讨神经网络在脑机接口中的作用.方法 在特征提取的基础上,设计3层BP神经网络.选用对数Sigmoid函数,实现输入到输出的非线性映射;采用梯度最速下降算法训练神经网络.结果 应用BP神经网络和线性分类器分别对测试样本进行意识任务识别.以脑电信号两个频段的功率谱以及击键前-100～-50 ms和-50～0 ms均值组成特征向量.应用线性分类器,对测试样本的识别正确率为71%,采用本文设计的BP神经网络,识别正确率为84%.结论 BP神经网络是意识任务识别的有效方法,在基于脑电信号的脑机接口中有良好的应用前景.

关键词：脑机接口、脑电、BP神经网络

所属期刊栏目：15

分类号：T9183

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：239-241,244