基于改进StackCNN网络和集成学习的脑电信号视觉分类算法OA北大核心CSTPCD
EEG Visual Classification Algorithm Based on Improved StackCNN Network and Ensemble Learning
针对直接使用图像诱发的脑电信号进行视觉分类的现有研究少,并且视觉分类的平均准确率低等问题,设计了一种卷积神经网络(CNN)和集成学习相结合的方法,用于学习脑电信号相关的视觉特征表示.通过在StackCNN网络中加入K-max池化方法,解决在提取脑电特征时信息丢失的问题,并结合Bagging算法增强网络的泛化能力,该方法称为 StackCNN-B.采用基于残差神经网络(ResNet)回归对图像进行分类,验证 StackCNN-B 方法在图像分类上的…查看全部>>
Aiming at the limited studies researches on visual classification directly using image-induced EEG sig-nals and low average accuracy of visual classification,a method combining convolutional neural networks(CNN)and ensemble learning was designed to learn the visual feature representation related to EEG signals.By adding the K-max pooling method to the stackCNN network to solve the problem of information loss when extracting EEG features,and combining with Ba…查看全部>>
杨青;王亚群;文斗;王莹;王翔宇
华中师范大学 人工智能与智慧学习湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079||华中师范大学 计算机学院,湖北武汉 430079||华中师范大学 国家语言资源监测与研究网络媒体中心,湖北 武汉 430079华中师范大学 人工智能与智慧学习湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079||华中师范大学 计算机学院,湖北武汉 430079||华中师范大学 国家语言资源监测与研究网络媒体中心,湖北 武汉 430079华中师范大学 人工智能与智慧学习湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079||华中师范大学 计算机学院,湖北武汉 430079||华中师范大学 国家语言资源监测与研究网络媒体中心,湖北 武汉 430079华中师范大学 人工智能与智慧学习湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079||华中师范大学 计算机学院,湖北武汉 430079||华中师范大学 国家语言资源监测与研究网络媒体中心,湖北 武汉 430079华中师范大学 人工智能与智慧学习湖北省重点实验室,湖北 武汉 430079||华中师范大学 计算机学院,湖北武汉 430079||华中师范大学 国家语言资源监测与研究网络媒体中心,湖北 武汉 430079
计算机与自动化
脑电图视觉分类卷积神经网络Bagging算法ResNet网络
electroencephagramvision classificationconvolutional neural networkBagging algorithmResNet net-work
《郑州大学学报（工学版）》 2024 (5)
69-76,8
湖北省重点研发计划项目(2020BAB017)武汉市科技计划项目(2019010701011392)国家语委科研中心项目(ZDI135-135)
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