[毕业设计] 基于神经网络的意识任务分类 [复制链接]

资料简介：
毕业设计 基于神经网络的意识任务分类，共50页，24390字
摘    要
近年来，一种基于人脑电信号的脑—计算机接口系统正在兴起，愈来愈引起人们的关注。与通常的控制系统不同，这种系统直接以脑电信号为基础，人们不需要通过语言或肢体的动作，可以直接通过脑来操纵设备或表达思想，成为医学康复工程注目的焦点。
特征分类是脑—机接口研究的一个重要方面，分类算法的好坏直接决定分类的精度和系统的性能，所以寻求一种合适的分类算法成为脑—机接口系统的重中之重。传统的分类算法主要有线性判别式法等。人工神经网络与传统的方法相比，具有自学习、自组织、联想记忆、高容错性、并行处理和分布式存储等特点，用它建立的分类模型，不仅稳定性好，而且可以多次运作。我们主要研究了神经网络技术在脑电信号意识任务识别中的应用，本文的内容主要包括以下几个方面:
1. 综述了脑电信号识别及神经网络发展的现状，对神经网络做了一些简单的介绍。
2. 综述了误差反向传播(BP)网络和径向基函数(RBF)网络机理及其在意识任务分类中的应用。
3. 通过对两种神经网络和线性判别式法的比较分析，验证了神经网络技术在脑—计算机机接口特征分类算法中的优势。
关键词:神经网络；脑———计算机接口;线性分类器(LDA)；特征分类

目录
第一章 绪论
    1.1引言……………………………………………………………………………..1
    1.2 BCI的特征及结构…………………………………………………………..….1
    1.3 BCI的研究现状………………………………………………………………...3
    1.4 脑电信号特征提取及其识别的基本方法………………..…………………..3
    1.5 基于神经网络的意识任务识别……………………………………..……......3
     　　1.5.1 人工神经网络及其发展概况…………………………………….…4
　　 　  1.5.2 人工神经网络在意识任务分类中的应用……………………….…10
    1.6 本文所做的内容………………………………………………………...…….11
第二章  脑电信号的特征提取方法
     2.1引言……………………………………………………………………………12
2.2 实验所采用的数据……………………………..…………………………...12
        2.2.1实验描述………………………………………..………………… …...12
        2.2.2 数据结构…………………………………..……………………… …. 13
     2.3  功率谱估计……………………………………..………………… ……….13
        2.3.1 经典功率谱估计……………………………………….……… ……..13
        2.3.2 参数模型功率谱估计………………………………………… ……..15
     2.4 小波分析……………………………………………….…………… ……...18
        2.4.1 连续小波分析…………………………………………………… …..29
        2.4.2 离散小波分变换……………………………………………… ……..20
        2.4.3 小波包………………………………………………………… ……..20
2.5 实验结果……………………………………………… …………………...23
   2.5.1 原始信号…………………………………………………… ………..23
   2.5.2 功率谱估计与AR模型……………………………………………..24
   2.5.3 小波包能量…………………………………………………………..24
2.6 本章小结…………………………………………………………………...26
第三章 脑电信号的特征分类方法
3.1 引言…………………………………………………………………….………27
3.2 线性判别式法………………………………………………………………… 28
3.3 BP神经网络……………………………………………………………………30
3.3.1 BP网络算法…………………………………………………………….31
3.3.2　BP网络分类原理…………………………………………….……….33
3.4　RBF 神经网络........................................................................................36
3.4.1 RBF 网络算法………………………………….……………….………36
3.4.2 RB网络分类原理……….………………………………………………38
3.5 神经网络集成…………………………………………………..………………40
3.6 本章小结…………………………………………………………………………41
第四章 实验结果分析
4.1 引言………………………………………………………………………………42
4.2 分类算法比较讨论………………………………………………………………42
4.3 本章小结…………………………………………………………………………44
总结……………………………………………………………………………………...45
参考文献………………………………………………………………………………...46

资料文件预览：
共1文件夹，1个文件，文件总大小：3.85MB，压缩后大小：706.95KB

• 毕业设计-基于神经网络的意识任务分类
• 基于神经网络的意识任务分类.doc  [3.85MB]