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小型微型计算机系统 2022年第5期43卷 1027-1032页

作者：张锦陈玲钰田森刘宏田恬恬湖南师范大学信息科学与工程学院长沙410081 湖南师范大学数学与统计学院长沙410081 郑州科技学院信息工程学院郑州450064

kⅲ模型真实地模拟了整个嗅觉神经系统,包括嗅上皮、嗅球层和嗅皮层.梨状皮质是嗅球层投射的最大区域,在气味信息处理、嗅觉产生的过程中起着非常重要的作用.但是kⅲ模型简化了对梨状皮质的模拟,这部分的模型结构仅使用一个kⅠ模型和一... 详细信息

kⅲ模型真实地模拟了整个嗅觉神经系统,包括嗅上皮、嗅球层和嗅皮层.梨状皮质是嗅球层投射的最大区域,在气味信息处理、嗅觉产生的过程中起着非常重要的作用.但是kⅲ模型简化了对梨状皮质的模拟,这部分的模型结构仅使用一个kⅠ模型和一个kⅡ模型来表示梨状皮质中神经元的连接情况.为了完善kⅲ模型,本文结合嗅上皮层细胞、嗅球层中的嗅小球细胞和嗅皮层梨状皮质中锥体细胞之间的神经元比例关系,以及梨状皮质内部的神经回路、细胞结构,从仿生学原理对kⅲ模型进行改进.同时,本文采用小世界网络理论分析了输入通道数从5逐渐增加到100时,改进前后kⅲ模型的平均路径长度L和聚类系数C的变化情况.分析结果表明,与原kⅲ模型相比,改进kⅲ模型在输入通道数大于16时,具有较小的平均路径长度和更大的聚类系数;当输入通道数超过20时,改进kⅲ模型网络的C与对应等效随机图的Crand的比值γ增长更快且远大于改进前模型,即改进后的kⅲ模型较改进前的模型具有更强的小世界特性.

关键词： kⅲ模型嗅觉神经系统小世界网络神经网络

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基于嗅觉神经模型的表面肌电信号处理研究

基于嗅觉神经模型的表面肌电信号处理研究

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作者：许展昭浙江大学

学位级别：硕士

有关报告显示,近年来我国的老龄化程度越来越高,同时全国的残疾人群也非常庞大。对于部分存在运动障碍的老年人或残疾人士而言,传统的假肢或轮椅等设备并不能够实现他们自主行动的需求。基于肌电信号的脑机接口的出现为上述需求提供了... 详细信息

有关报告显示,近年来我国的老龄化程度越来越高,同时全国的残疾人群也非常庞大。对于部分存在运动障碍的老年人或残疾人士而言,传统的假肢或轮椅等设备并不能够实现他们自主行动的需求。基于肌电信号的脑机接口的出现为上述需求提供了有效的解决途径,无论肢体是否残疾,脑机接口使用者都能够通过“意识”直接控制外部设备。除了能够帮助某些运动障碍人士进行自主行动,基于肌电信号的脑机接口在其它场景也有较多应用。近年来,对于人工神经网络的研究非常热门,然而人工神经网络往往不具备仿生特性。目前,国际上已经把对嗅觉的仿生研究列为重要的研究课题,由Freeman提出的k系列嗅觉模型不仅能够很好的模拟实验中测得的很多电生理信号（包括脑电信号在内）,并且具有较好的模式识别能力,因此受到了很多的关注。肌电信号作为一种非线性、非平稳、信噪比很低的高维度信号,对信号处理的要求很高。考虑到肌电信号与脑电信号的特性比较相似,kⅲ模型对肌电信号的模式识别也有着与生俱来的潜力。因此,本文将应用kⅲ模型开展表面肌电信号的模式识别研究,希望能够借助kⅲ模型的仿生生物特性,得到较好的肌电信号模式识别效果,从而为基于肌电信号的脑机接口的发展出一份力。本文的研究工作主要分为2个部分:（1）设计了相关实验,通过自主设计的信号采集装置,采集被试者在无声语音发声时脸部的表面肌电信号,得到由6个汉字组成的数据集。对于采集得到的信号,依次进行了信号切割、信号规整、信号增强,之后对信号了进行时域和频域的特征提取,并进行了特征降维,为后续的模式识别做准备。（2）对kⅲ模型进行了详细的介绍和仿真分析,深入介绍了kⅲ模型的模式识别基础。使用原始肌电信号作为kⅲ模型的输入信号,取得的最佳识别率为60%左右;使用特征向量作为kⅲ模型的输入信号,取得的最佳识别率为75%左右;引入常用的分类器与kⅲ模型结合,从而形成了“kⅢ+X”,代替了原有的“kⅢ+最小欧氏距离法”。其中,“kⅢ+SVM”的平均识别率最高（83.6%）。此外,还证明了 kⅲ模型在整个模式识别流程中的重要性。

关键词：嗅觉神经模型 kⅲ模型表面肌电信号模式识别

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基于嗅觉神经网络的织物组织识别

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纺织学报 2011年第4期32卷 52-56页

作者：包晓敏曹作宝汪亚明周砚江朱寒宇浙江理工大学信息电子学院浙江杭州310018 浙江理工大学机械学院浙江杭州310018 浙江理工大学服装学院浙江杭州310018

针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法。在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节kⅲ模型输入电压,将采集的织物图像在X和Y方向投影,计算其组织点大小... 详细信息

针对织物组织的多样性及其组织图像处理易受噪声干扰的问题,提出一种基于嗅觉神经网络的织物组织识别方法。在生物嗅觉神经网络建模技术的基础上,根据激励响应关系调节kⅲ模型输入电压,将采集的织物图像在X和Y方向投影,计算其组织点大小,然后重排组织点,将重排结果运用上述kⅲ模型识别。样本数据验证表明:所建模型对平纹、缎纹组织识别率都高于BP神经网络模型;对斜纹组织,采用新的组织点提取模型后,识别率也有明显的提高。

关键词：织物组织组织识别嗅觉神经网络 kⅲ模型

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基于仿生神经系统的癫痫脑电识别研究

基于仿生神经系统的癫痫脑电识别研究

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作者：刘晓菲湖南师范大学

学位级别：硕士

癫痫病由于其发作以及整个治疗和康复过程都集中于人脑,因此研究癫痫脑电信号对于大脑的研究起着重要的作用。通过研究癫痫脑电信号,不仅提高了临床上对癫痫的诊断与治疗水平,还可以帮助人们对大脑有更多的了解。本文利用最小二乘支持... 详细信息

癫痫病由于其发作以及整个治疗和康复过程都集中于人脑,因此研究癫痫脑电信号对于大脑的研究起着重要的作用。通过研究癫痫脑电信号,不仅提高了临床上对癫痫的诊断与治疗水平,还可以帮助人们对大脑有更多的了解。本文利用最小二乘支持向量机、kⅲ模型、深度学习三种方法对癫痫脑电信号进行识别研究。首先,利用传统的脑电识别方法对0.5-3HZ,3-8HZ,8-13HZ,13-30HZ四个频段的癫痫脑电信号进行识别研究。先利用EMD镜像延拓对信号进行预处理,然后用傅里叶变换提取各个频段;接着分别采用T检验、F检验、kruskal-Waills检验三种检验方法对各个频段的特征值进行检验;最后基于最小二乘支持向量机分类器,将三种检验方法提取的有效特征分别用于识别实验。实验结果表明,针对三种检验方法,不同频段的特征经过kruskal-Waills检验后得到的识别效果是最优的;针对不同频段的癫痫脑电,8-13HZ频段的识别结果最好,能够作为有效检测癫痫脑电的频段。其次,基于kⅲ模型对癫痫脑电进行识别研究。先对脑电信号进行合适的切分预处理,然后将kⅲ模型作为分类器识别癫痫脑电。分两组实验进行识别:对特征提取的序列进行识别;对直接序列进行识别。实验结果表明:基于特征提取的方法进行识别时,在切分成50段即序列长度为81时识别率最高,识别率为91.67%;基于直接序列识别时,对于不同序列长度的脑电,样本所包含的信道越多,识别率越高,因此在信道数为50时识别率最高并且都在96%以上。本实验说明kⅲ模型能够很好的对癫痫脑电信号进行识别,并且对脑电信号的切分关系着识别率的高低,所以选取合理的切分很重要。最后,基于深度学习对癫痫脑电进行识别研究,本文采用的深度学习中的卷积神经网络模型。首先对脑电信号进行合理的切分预处理,利用卷积神经网络对癫痫脑电信号序列直接进行识别。实验结果表明,卷积神经网络同kⅲ模型一样,在不同的序列长度下随着信道数目的增加识别率也越高,在信道数为50时,识别率都在99%以上。但是比基于kⅲ模型的识别结果好,尤其是在信道数为5和信道数为10的情况下,卷积神经网络的识别率明显高于kⅲ模型的识别率。

关键词：脑电识别最小二乘支持向量机 kⅲ模型深度学习

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