计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2015年
8期
2276-2280,2285
,共6页
杨昌健%邓赵红%蒋亦樟%王士同
楊昌健%鄧趙紅%蔣亦樟%王士同
양창건%산조홍%장역장%왕사동
脑电图信号%分布多样性%TSK型模糊系统%迁移学习%小波包分解
腦電圖信號%分佈多樣性%TSK型模糊繫統%遷移學習%小波包分解
뇌전도신호%분포다양성%TSK형모호계통%천이학습%소파포분해
EEG signals%diversity of distribution%TSK-type fuzzy system%transfer learning%wavelet packet decomposition
在EEG信号识别中,传统的模糊系统建模方法均假设模型的训练数据集和测试集服从相同的分布,但在实际应用中,该假设受到了严峻的挑战.针对上述挑战,探讨了适宜于数据分布迁移环境的直推式0阶模糊系统构建方法,构造了基于二分类模型的直推式0阶模糊系统目标函数来训练系统参数.提出的直推式迁移0阶TSK型模糊系统(TL-0-TSK-FS)算法在癫痫EEG信号的自适应识别的研究结果表明,该方法较之相关方法显示出了一定的优越性.
在EEG信號識彆中,傳統的模糊繫統建模方法均假設模型的訓練數據集和測試集服從相同的分佈,但在實際應用中,該假設受到瞭嚴峻的挑戰.針對上述挑戰,探討瞭適宜于數據分佈遷移環境的直推式0階模糊繫統構建方法,構造瞭基于二分類模型的直推式0階模糊繫統目標函數來訓練繫統參數.提齣的直推式遷移0階TSK型模糊繫統(TL-0-TSK-FS)算法在癲癇EEG信號的自適應識彆的研究結果錶明,該方法較之相關方法顯示齣瞭一定的優越性.
재EEG신호식별중,전통적모호계통건모방법균가설모형적훈련수거집화측시집복종상동적분포,단재실제응용중,해가설수도료엄준적도전.침대상술도전,탐토료괄의우수거분포천이배경적직추식0계모호계통구건방법,구조료기우이분류모형적직추식0계모호계통목표함수래훈련계통삼수.제출적직추식천이0계TSK형모호계통(TL-0-TSK-FS)산법재전간EEG신호적자괄응식별적연구결과표명,해방법교지상관방법현시출료일정적우월성.
