【摘 要】
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目的脑电图(electroencephalogram,EEG)是一种灵活、无创、非侵入式的大脑监测方法,广泛应用于运动想象脑机接口系统中,运动想象脑电图识别精度是决定系统性能的关键因素。然而由于脑电图采集时间长、个体差异大等原因,导致单个受试者可用于模型训练的样本数量少,严重影响了卷积神经网络在脑电图识别任务中的表现。为此,本文提出一种镜卷积神经网络(mirror convolutional ne
【机 构】
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西安理工大学计算机科学与工程学院,西安 710048;陕西省网络计算与安全技术重点实验室, 西安 710048
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目的脑电图(electroencephalogram,EEG)是一种灵活、无创、非侵入式的大脑监测方法,广泛应用于运动想象脑机接口系统中,运动想象脑电图识别精度是决定系统性能的关键因素。然而由于脑电图采集时间长、个体差异大等原因,导致单个受试者可用于模型训练的样本数量少,严重影响了卷积神经网络在脑电图识别任务中的表现。为此,本文提出一种镜卷积神经网络(mirror convolutional neural network,MCNN)模型,使用集成学习与数据扩增方法提高运动想象脑电图识别精度。方法在训
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