【摘 要】
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提出了多维单尺度径向基小波神经网络的构造性算法,并将之应用到脑电等效偶极子源定位问题,从而避开对模型系统描述的困难和现有的迭代类求解方法计算时间较长的问题.通过对
【基金项目】
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国家自然科学基金，河北省自然科学基金
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提出了多维单尺度径向基小波神经网络的构造性算法,并将之应用到脑电等效偶极子源定位问题,从而避开对模型系统描述的困难和现有的迭代类求解方法计算时间较长的问题.通过对解空间的随机抽样由正向计算形成学习样本,使小波神经网络在训练过程中建立起自己的逆映射联想记忆,以正确推断出头皮观测电位与脑内源发生器之间的内在联系,使之对于新的脑电数据能实时地、准确地估算出等效偶极子源的参数,为脑电的动态分析提供一条途径.计算机仿真计算结果证明了此方法的有效性.
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