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检索条件"主题词=Locally Linear Embedding and Convolutional Neural Network"

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MI Classification based on locally linear embedding and One-dimensional Simplified convolutional neural network 34

MI Classification based on Locally Linear Embedding and One-...

引用

34th Chinese Control and Decision Conference (CCDC)

作者： Xu, Lei Wei, Li Xu, Youyun Nanjing Univ Posts & Telecommun Natl Engn Res Ctr Commun Networking Nanjing 210003 Peoples R China

ISBN: (纸本)9781665478960

Motor imagery (MI) electroencephalogram (EEG) signals are extensively used in brain-computer interface (BCI) systems, and it is considered as a promising cognitive tool for the rehabilitation of movement disorders. Due to the limited dataset of MI, the complex neural networks fed by the MI data are prone to overfitting. However, the feature extraction capability of simple neural networks is limited. Therefore, this paper combines the locally linear embedding (LLE) of unsupervised learning and one-dimensional simplified neural network (1DSCNN). locally linear embedding is used for dimensionality reduction of MI signals. Then the features are sent to the 1DSCNN for MI classification. Using dataset III from BCI competition II, the experimental results show that the proposed method achieves accuracy as high as 98.21%. Compared with other algorithms, it can improve the recognition rate of EEG by 6-13% on average in BCI competition IV dataset 2b, with shorter training time.

关键词： Brain Computer Interface Motor Imagery locally linear embedding and convolutional neural network

来源：评论

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MI Classification based on locally linear embedding and One-dimensional Simplified convolutional neural network

MI Classification based on Locally Linear Embedding and One-...

引用

第34届中国控制与决策会议

作者： Lei Xu Li Wei Youyun Xu National Engineering Research Center of Communications Networking Nanjing University of Posts and Telecommunications

Motor imagery(MI) electroencephalogram(EEG) signals are extensively used in brain-computer interface(BCI) systems,and it is considered as a promising cognitive tool for the rehabilitation of movement *** to the limited dataset of MI,the complex neural networks fed by the MI data are prone to ***,the feature extraction capability of simple neural networks is ***,this paper combines the locally linear embedding(LLE) of unsupervised learning and one-dimensional simplified neural network(1 DSCNN).locally linear embedding is used for dimensionality reduction of MI *** the features are sent to the 1 DSCNN for MI *** dataset Ⅲ from BCI competition Ⅱ,the experimental results show that the proposed method achieves accuracy as high as 98.21%.Compared with other algorithms,it can improve the recognition rate of EEG by 6-13% on average in BCI competition Ⅳ dataset 2 b,with shorter training time.

关键词： Brain Computer Interface Motor Imagery locally linear embedding and convolutional neural network

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