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基于神经网络集成技术的运动想像脑电识别方法
引用本文:李明爱,王蕊,郝冬梅.基于神经网络集成技术的运动想像脑电识别方法[J].北京工业大学学报,2011,37(3):347-352.
作者姓名:李明爱  王蕊  郝冬梅
作者单位:北京工业大学,人工智能与机器人研究所,北京,100124;北京工业大学,人工智能与机器人研究所,北京,100124;北京工业大学,人工智能与机器人研究所,北京,100124
基金项目:北京市委组织部优秀人才培养资助项目(20071B0501500198); 国家自然基金资助项目(30670543)
摘    要:针对运动想像脑电信号,提出一种基于神经网络集成技术的识别方法.该方法通过离散小波变换(DWT)抽取想像左、右手运动的主要特征,采用Bagging算法构建神经网络集成(NNE)模型,并选取相对多数投票法获得网络集成的输出结果.在"BCI Competition 2003"竞赛数据集上的实验结果表明,该方法得到了比基于单个神经网络的脑电信号识别方法更高的识别率,同时,降低了个体神经网络的配置难度,提高了系统的泛化能力.

关 键 词:神经网络集成  Bagging算法  BP神经网络  运动想像  小波变换

An EEG Recognition Algorithm of Motor Imagery Based on Neural Network Ensemble
LI Ming-ai,WANG Rui,HAO Dong-mei.An EEG Recognition Algorithm of Motor Imagery Based on Neural Network Ensemble[J].Journal of Beijing Polytechnic University,2011,37(3):347-352.
Authors:LI Ming-ai  WANG Rui  HAO Dong-mei
Affiliation:LI Ming-ai,WANG Rui,HAO Dong-mei(Institution of Artificial Intelligence and Robots,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)
Abstract:Being aiming at motor imagery EEG,a recognition algorithm based on Neural Network Ensemble (NNE) is presented.The main features of left-right hands imagery movement are obtained by using discrete wavelet transform(DWT),then a NNE model is constructed by Bagging algorithm,and the output result of NNE is received through the relative majority vote method.The experiment results of BCI Competition 2003 database show that the recognition rate is better than that of the single neural network.Moreover,the configur...
Keywords:neural network ensemble  bagging algorithm  BP neural network  motor imagery  wavelet transform  
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