半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在腦-計算機(jī)接口中的應(yīng)用研究.pdf

1、腦-機(jī)接口(Brain-computer interface,BCI)是一種將人類思維活動轉(zhuǎn)換為外界控制信號的通道。作為一種全新的信息交換和控制方式，它可以為那些思維活動正常，但有肢體運動障礙的患者提供語言交流和環(huán)境控制，并且在自動控制、軍事、醫(yī)療領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價值。 本文首先介紹了腦-機(jī)接口的研究背景及意義、基本原理與系統(tǒng)組成、分類及發(fā)展?fàn)顩r。分析了腦電信號的產(chǎn)生機(jī)理及采集原理，分析了幾種半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在腦-機(jī)接口中的應(yīng)用

2、。 本文主要內(nèi)容是對半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法在腦-機(jī)接口中的應(yīng)用進(jìn)行研究。分析了幾種常用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并將其引入到腦-機(jī)接口系統(tǒng)中。著重討論了基于流形學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在腦-機(jī)接口中的應(yīng)用，并將該方法與直推式支持向量機(jī)、基于低密度分離的半監(jiān)督學(xué)習(xí)、基于凹凸算法的直推式支持向量機(jī)三種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行對比。實驗結(jié)果表明，基于流形學(xué)習(xí)的方法較其它方法可以更有效的降低被試的訓(xùn)練復(fù)雜度，提高腦-機(jī)接口系統(tǒng)的分類準(zhǔn)確率，為在線腦-機(jī)接口的發(fā)展奠