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1. 运动想象脑电信号的跨被试动态多域对抗学习方法
曹铉, 罗天健
《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 645-653.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030286
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解码运动想象脑电(EEG)信号是构造脑机接口(BCI)的关键技术之一。然而,脑电样本采集成本高、个体差异大,且信号具有时变性强、低信噪比等特点,构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此,提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先采用样本协方差对齐和全局域鉴别器适应样本集边缘分布,随后采用多个类别子域鉴别器适应样本集条件分布,并自适应学习多域鉴别器的对抗系数。基于动态多域对抗学习策略,所提出的动态多域对抗网络(DMDAN)模型可学习到被试域间有泛化能力的深度特征。在BCI Competition IV 2A和2B公开数据集上的实验结果表明,DMDAN模型提高了跨被试域不变特征的学习能力,与现有对抗学习方法DRDA(Deep Representation Domain Adaptation)相比,在数据集2A和数据集2B上的平均分类准确率分别提高了1.80和2.52个百分点。可见,所提出的DMDAN模型提升了跨被试运动想象脑电信号解码性能,在不同数据集上具有不错的泛化性。

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2. 运动想象脑电图的空域特征迁移核学习方法
杨思琪 罗天健 严宣辉 杨光局
《计算机应用》唯一官方网站    DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023111593
预出版日期: 2024-04-19