公开(公告)号：CN112016415B

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202010818947.9

申请日：2020-08-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  杜晨晓 ,  张宇骏 ,  李士申 ,  吕钊 ,  陈文伟 ,  张磊 ,  张超 ,  郭晓静 ,  周蚌艳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种结合集成学习与独立分量分析的运动想象分类方法，基于不同的单次试验数据构造ICA空域滤波器对数据进行空域滤波与特征提取，并使用简单分类规则构造不同的基分类器，进而运用集成学习的投票法结合策略构成新的运动想象脑电信号分类器。本发明设计的集成分类器具有较稳定的识别率，多个基分类器集成学习分类，可以获得比单一分类器更优越的泛化性能，提高EEG信号的分类识别率。在不同受试者之间和同一受试者的不同时期采集的数据的迁移测试中，也体现较稳定的性能，具有更好的实用性。

公开(公告)号：CN110516711B

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN201910677300.6

申请日：2019-07-25

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  陈文伟 ,  周蚌艳 ,  陈瑶 ,  吕钊 ,  张超 ,  郭晓静 ,  张磊 ,  高湘萍

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  A61B5/372

Abstract: 本发明公开了一种MI‑BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化选择方法，采集单次试验MI‑EEG数据；设计相应的ICA空域滤波器；计算单次识别率Acc(k)和总体识别率Acc；确定用于单次试验数据质量评估的量化指标；计算训练样本质量的综合评分Cs；根据Cs的数值对训练集的质量进行评估。再根据所得Acc、量化指标和综合评分Cs，对训练集中的单次试验样本进行优化选择。本发明的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法，具有较好的稳定性、准确性和运算复杂度低等优点。

公开(公告)号：CN112016415A

公开(公告)日：2020-12-01

申请号：CN202010818947.9

申请日：2020-08-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  杜晨晓 ,  张宇骏 ,  李士申 ,  吕钊 ,  陈文伟 ,  张磊 ,  张超 ,  郭晓静 ,  周蚌艳

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种结合集成学习与独立分量分析的运动想象分类方法，基于不同的单次试验数据构造ICA空域滤波器对数据进行空域滤波与特征提取，并使用简单分类规则构造不同的基分类器，进而运用集成学习的投票法结合策略构成新的运动想象脑电信号分类器。本发明设计的集成分类器具有较稳定的识别率，多个基分类器集成学习分类，可以获得比单一分类器更优越的泛化性能，提高EEG信号的分类识别率。在不同受试者之间和同一受试者的不同时期采集的数据的迁移测试中，也体现较稳定的性能，具有更好的实用性。

公开(公告)号：CN110516711A

公开(公告)日：2019-11-29

申请号：CN201910677300.6

申请日：2019-07-25

Applicant: 安徽大学

Inventor： 吴小培 ,  陈文伟 ,  周蚌艳 ,  陈瑶 ,  吕钊 ,  张超 ,  郭晓静 ,  张磊 ,  高湘萍

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/04 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种MI-BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化选择方法，采集单次试验MI-EEG数据；设计相应的ICA空域滤波器；计算单次识别率Acc(k)和总体识别率Acc；确定用于单次试验数据质量评估的量化指标；计算训练样本质量的综合评分Cs；根据Cs的数值对训练集的质量进行评估。再根据所得Acc、量化指标和综合评分Cs，对训练集中的单次试验样本进行优化选择。本发明的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法，具有较好的稳定性、准确性和运算复杂度低等优点。