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基于欧式空间-加权逻辑回归迁移学习的运动想象EEG信号解码

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南京大学学报（自然科学版） 2022年第2期58卷 264-274页

作者：陈黎龚安民丁鹏伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队昆明650500 武警工程大学信息工程学院西安710000

基于脑电图(Electroencephalography,EEG)信号的运动想象(Motor Imagery,MI)意图识别是脑机接口(BrainComputer Interface,BCI)研究中的重要问题.然而,EEG信号存在严重的个体性差异,不同被试之间的EEG信号特征空间分布差异很大,不同被... 详细信息

基于脑电图(Electroencephalography,EEG)信号的运动想象(Motor Imagery,MI)意图识别是脑机接口(BrainComputer Interface,BCI)研究中的重要问题.然而,EEG信号存在严重的个体性差异,不同被试之间的EEG信号特征空间分布差异很大,不同被试之间的分类模型不能通用.针对这一问题,提出一种基于欧式空间的加权逻辑回归迁移学习方法,算法首先将不同被试的EEG数据进行欧几里得空间对齐,使各信号更加相似,减少差异性,然后计算特定被试共空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)获得不同的特征值,并计算这些特征值的KL(Kullback-Leibler)散度,进而利用KL散度调整迁移学习的加权逻辑回归算法,得到分类模型.实验结果表明:对于BCI竞赛IV中的数据集2a,提出的方法可以极大地提升BCI的学习性能,算法分类准确率比基线算法(线性判别分析)高出15%.在数据样本增多的情况下,被试的分类准确性也得到了明显的提升,和同类算法相比,分类准确率提升4%,说明提出的算法能进一步提高BCI的学习性能,改善分类模型的通用性问题.

关键词：运动想象脑机接口欧式对齐迁移学习逻辑回归

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直接脑控多机器人协作任务研究

生物医学工程学杂志 2018年第6期35卷 943-952页

作者：张超熊馨任泓锦伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

脑控是一种新的控制方法。传统脑控机器人主要是控制单个机器人完成特定任务,而脑控多机器人协作(MRC)任务是一个有待研究的新课题。本文介绍了参加世界机器人大赛"脑—机接口(BCI)脑控机器人比赛"获得"创新创意奖"的一个试验研究,试验... 详细信息

脑控是一种新的控制方法。传统脑控机器人主要是控制单个机器人完成特定任务,而脑控多机器人协作(MRC)任务是一个有待研究的新课题。本文介绍了参加世界机器人大赛"脑—机接口(BCI)脑控机器人比赛"获得"创新创意奖"的一个试验研究,试验设置了2个脑开关,采用基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI(SSVEP-BCI)控制人形机器人和机械臂完成协作任务。通过10名受试者的控制试验结果表明,通过适当设置脑开关,采用性能优良的SSVEP-BCI能够实现MRC任务的有效完成。本研究可望为未来实用化的脑控MRC任务系统的研究提供启发。

关键词：脑控脑-机器人交互多机器人协作脑开关稳态视觉诱发电位

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融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法

计算机工程与应用 2022年第20期58卷 79-86页

作者：汪雅文钱谦冯勇伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对粒子群算法在计算时存在收敛速度慢、易陷入局部收敛等缺陷,提出了一种融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法来提高算法的寻优能力。双向学习策略扩大了粒子的搜索范围、丰富了种群多样性;在吸引-排斥策略中,粒子能够分别被全局... 详细信息

针对粒子群算法在计算时存在收敛速度慢、易陷入局部收敛等缺陷,提出了一种融合吸引排斥和双向学习的改进粒子群算法来提高算法的寻优能力。双向学习策略扩大了粒子的搜索范围、丰富了种群多样性;在吸引-排斥策略中,粒子能够分别被全局最优粒子和全局最差粒子所引导进而朝着更优的方向进化,提高了算法的局部寻优性能和收敛能力。同时,在双向学习策略中,为了克服单一性的学习因子和惯性权重在优化复杂函数时无法很好地调节寻优进程的问题,提出了双重自适应策略,更好地平衡群体中粒子的搜索行为。最后利用标准测试函数对该算法进行仿真验证,并与其他两种改进的算法对比。实验结果表明,在相同的实验条件下,改进后的粒子群算法在寻优能力和收敛速度方面具有明显优势。

关键词：粒子群优化算法双向学习吸引-排斥自适应

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粒子群优化算法在关联规则挖掘中的研究综述

计算机科学与探索 2021年第5期15卷 777-793页

作者：钟倩漪钱谦伏云发冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要领域,考虑到当前数据的大规模、高维度、模态多样及类型复杂等特性,传统关联规则挖掘算法已无法适应大数据的需求,粒子群优化算法作为一种高效的智能优化算法,为其提供了一种全新的解决方案,近年来被广... 详细信息

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要领域,考虑到当前数据的大规模、高维度、模态多样及类型复杂等特性,传统关联规则挖掘算法已无法适应大数据的需求,粒子群优化算法作为一种高效的智能优化算法,为其提供了一种全新的解决方案,近年来被广泛应用于该领域。首先对粒子群优化算法的基本原理及关联规则的基本概念进行了详细介绍,回顾了粒子群优化算法的研究进展,分析了粒子群优化算法在关联规则挖掘中的研究,包括常用的数据转换方法、编码方式及评估指标,并与其他在关联规则挖掘中被广泛应用的算法进行了对比,总结了各自的优缺点及适用场景。然后对已有改进方法进行了较为系统的分类,即分为基于参数、基于变异机制和混合其他算法的改进。接着梳理归纳了粒子群优化算法在关联规则挖掘中的应用领域,阐述了该算法在购物篮、金融、医疗、工业生产及风险评估领域中的应用优势。最后在介绍这一领域的最新研究进展的基础上,通过对现存问题进行分析,讨论了进一步的研究方向。

关键词：关联规则挖掘粒子群优化算法智能算法

基于左右手运动想象单通道脑电信号的预处理研究

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生物医学工程学杂志 2016年第5期33卷 862-866页

作者：李松伏云发杨秋红刘传伟孙会文昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

在左右手运动想象的脑电(EEG)分析方法中,目前大多针对多通道采集的EEG数据,难以应用到单通道脑机接口(BCI)中。本文采用一种改进的独立成分分析(ICA)方法,实现了对EEG数据有效的预处理。首先,对数据进行线性漂移校正,去除数据漂移;然... 详细信息

在左右手运动想象的脑电(EEG)分析方法中,目前大多针对多通道采集的EEG数据,难以应用到单通道脑机接口(BCI)中。本文采用一种改进的独立成分分析(ICA)方法,实现了对EEG数据有效的预处理。首先,对数据进行线性漂移校正,去除数据漂移;然后采用延时窗口数据增加虚拟通道数,利用ICA除去EEG数据中的伪迹,即眼电和心电;最后利用希尔伯特-黄变换(HHT)后的瞬时幅值,求平均瞬时能量特征并分类。实验证明,该方法测试性完成了EEG数据的预处理工作,提高了单通道EEG信号的分类率,可为单通道的便携式BCI研究打下基础。

关键词：单通道独立成分分析延时窗口虚拟通道运动想象

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基于fNIRS信号单手手语识别研究

昆明理工大学学报（自然科学版） 2020年第6期45卷 74-81页

作者：王文乐龚安民伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合实验室中国人民武装警察工程大学信息工程学院陕西西安710086 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650500

本研究探索基于fNIRS信号把手语任务作为BCI实验范式进行识别的可行性.实验采集了16名被试执行6类手语任务的实际和想象运动期间大脑运动区的fNIRS信号,然后从氧合血红蛋白(HbO)信号中分别提取峰值和均值作为特征,最后分别采用AdaBoost... 详细信息

本研究探索基于fNIRS信号把手语任务作为BCI实验范式进行识别的可行性.实验采集了16名被试执行6类手语任务的实际和想象运动期间大脑运动区的fNIRS信号,然后从氧合血红蛋白(HbO)信号中分别提取峰值和均值作为特征,最后分别采用AdaBoost.M1、SVM、LDA、HMM、NB和KNN算法进行识别.在LDA下实现了78.70%±1.78%的最高平均分类准确率.为验证结果,进行了统计学显著性检验,证实了采用以上算法和HbO信号实现识别,p值具有统计学意义(p<0.05).实验表明,把手语任务作为fNIRS-BCI实验范式是可行的.本研究可为fNIRS-BCI提供更多新的实验范式,以期提供更丰富的输出命令,并为该类BCI脑控机械手多任务运动提供思路.

关键词：功能近红外光谱(fNIRS) 脑机接口(BCI) BCI实验范式运动想象(MI)

神经反馈训练促进精神障碍康复的方法及其应用现状

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中华神经医学杂志 2022年第9期21卷 956-963页

作者：袁密桁丁鹏南文雅龚安民伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 上海师范大学教育学院上海200234 武警工程大学信息工程学院西安710000

神经反馈训练(NFT)是一种重要的神经调控方法,可对中枢神经系统产生一定的可塑性,有望成为促进精神障碍康复的有效物理干预方法。目前已有许多NFT促进常见精神障碍康复的研究,而针对不同的精神障碍,有着不同的NFT方案,干预效果和作用机... 详细信息

神经反馈训练(NFT)是一种重要的神经调控方法,可对中枢神经系统产生一定的可塑性,有望成为促进精神障碍康复的有效物理干预方法。目前已有许多NFT促进常见精神障碍康复的研究,而针对不同的精神障碍,有着不同的NFT方案,干预效果和作用机制也不相同。本文围绕NFT技术在精神障碍康复中的应用问题,介绍了NFT概念、过程和常用方案,并重点阐述了NFT促进常见精神障碍康复的方法及应用现状,最后讨论了其中面临的问题及未来研究趋势,以期为NFT促进精神障碍康复方法的创新研究和临床深入应用提供参考。

关键词：神经反馈训练精神障碍注意力缺陷多动障碍创伤后应激障碍

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汽车追尾模型的研究

湘潭大学自然科学学报 2016年第3期38卷 74-77页

作者：姜庆标伏云发南京工程学院汽车与轨道交通学院江苏南京211167 昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

定义了疏于观察时间,分析计算前车的制动灯亮后,前后车辆在各个阶段行驶的距离,建立了汽车追尾的数学模型,得出结论:车辆行驶的速度、车间距离、疏于观察时间和驾驶员反应时间是造成汽车追尾的主要因素.MATLAB仿真结果与理论一致.提出... 详细信息

定义了疏于观察时间,分析计算前车的制动灯亮后,前后车辆在各个阶段行驶的距离,建立了汽车追尾的数学模型,得出结论:车辆行驶的速度、车间距离、疏于观察时间和驾驶员反应时间是造成汽车追尾的主要因素.MATLAB仿真结果与理论一致.提出了避免汽车追尾的措施.

关键词：汽车追尾车间距离疏于观察时间驾驶员反应时间

五种SVM参数寻优识别运动想象脑电比较研究

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传感器与微系统 2017年第4期36卷 42-45,50页

作者：李松伏云发陈健张建平昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500

支持向量机(SVM)在脑电(EEG)分类中效果较好,其参数寻优方法直接关系着分类的准确率和所需时间。为了探索参数寻优对分类效果的影响,本文采用了固定参数寻优、直接寻优、网格寻优、遗传算法(GA)寻优和粒子群优化算法(PSO)寻优五种参数... 详细信息

支持向量机(SVM)在脑电(EEG)分类中效果较好,其参数寻优方法直接关系着分类的准确率和所需时间。为了探索参数寻优对分类效果的影响,本文采用了固定参数寻优、直接寻优、网格寻优、遗传算法(GA)寻优和粒子群优化算法(PSO)寻优五种参数寻优方法,以BCI Competition IV data 2b数据集进行实验测试,对带通滤波后的数据进行瞬时能量特征的提取,利用五种寻优的参数分类器,得到了9名被试者4~7 s时间内数据的分类准确率和分类所需时间。在用网格寻优和粒子群寻优的分类下,被试S4和被试S8的准确率分别高达96.875%和88.125%,用时最短为3.059 s。直接寻优和固定参数方法的准确率虽低,但分类用时仅为0.002 s和1.305 s,实时性上,更加适合于应用到在线系统中。

关键词：脑电脑机交互运动想象支持向量机参数寻优