基于卷积神经网络的P300事件相关电位分类识别
摘要：
针对脑机接口系统中P300电位识别正确率不高的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的P300事件相关电位分类识别方法.通过将传统卷积神经网络中第二个串行连接的卷积层改为3个并行连接的卷积层,可加大网络宽度,提升网络对P300信号特征提取的能力;将提取的特征经全互连层组合后,采用sigmoid函数构建P300事件相关电位分类器.针对脑机接口竞赛数据中靶刺激与非靶刺激数据量不平衡的问题,采用过抽样方式,对含有P300事件相关电位的脑电数据做部分平均来增加数据量,其训练集和测试集样本量分别为25 500和18 000.采用Adam优化方法,有监督地训练这种改进的卷积神经网络.结果表明,相比传统的卷积神经网络,该方法在实验次数大于11次时,字符识别正确率均高于95％,这对于脑机接口的应用具有重要的意义.
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doi：
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关键词：
P300
深度学习
卷积神经网络
分类识别
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Keyword：
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作者：
丑远婷
邱天爽
钟明军
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Author：
Chou Yuanting
Qiu Tianshuang
Zhong Mingjun
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作者单位：
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刊名：
中国生物医学工程学报
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Journal：
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年，卷(期)：
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所属期刊栏目：
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基金项目
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在线出版日期：
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