【摘 要】
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提出一种使用生长、分级的自组织映射(growing hierarchical self-organizing map,GHSOM)模型进行基于EEG信号的意识任务分类来实现脑机接口技术的方法.GHSOM模型是自组织映
【机 构】
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西安交通大学生命科学与技术学院生物医学工程研究所
【基金项目】
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中国科学院资助项目，陕西省科技计划
论文部分内容阅读
提出一种使用生长、分级的自组织映射(growing hierarchical self-organizing map,GHSOM)模型进行基于EEG信号的意识任务分类来实现脑机接口技术的方法.GHSOM模型是自组织映射(self-organizing map,SOM)的一种变体,由多层的SOM组成,具有一定的分级结构,能够表达数据中不同层次的信息.同时研究了使用平均量化误差(mean quantization error,mqe)和量化误差(quantization error,qe)两种方法实现的GHS
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