發(fā)布時(shí)間：2017-12-26 07:40

  本文關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口中非平衡數(shù)據(jù)的分類研究　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：腦機(jī)接口(Brain Computer Interfaces,BCI)技術(shù)是一種不依賴于肌肉組織和外周神經(jīng)系統(tǒng),通過(guò)不間斷地監(jiān)控大腦活動(dòng)中與用戶意圖相關(guān)的特定模式來(lái)完成與外部的交流,本質(zhì)是使用思維控制外部設(shè)備的人機(jī)交互技術(shù)。由于BCI中不可避免地存在識(shí)別錯(cuò)誤,這些錯(cuò)誤的存在將嚴(yán)重影響B(tài)CI系統(tǒng)的性能,進(jìn)而限制其發(fā)展和應(yīng)用。因此,對(duì)于BCI系統(tǒng)中錯(cuò)誤事件相關(guān)負(fù)電位(Error Related Negativity,ERN)的檢測(cè)十分必要。由于ERN數(shù)據(jù)集的非平衡性,如果直接應(yīng)用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,將導(dǎo)致將少數(shù)類樣本錯(cuò)分為多數(shù)類樣本,盡管整體分類準(zhǔn)確率比較高,但少數(shù)類樣本的分類精度卻非常低,分類效果并不理想。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,本文在數(shù)據(jù)處理和分類器算法兩個(gè)層面展開(kāi)了研究,主要工作如下:因?yàn)镋RN只存在于錯(cuò)誤監(jiān)測(cè)過(guò)程中,和執(zhí)行的具體任務(wù)相關(guān)性不強(qiáng),因此可以將其融入到其他模式的BCI中,通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的二次檢測(cè)來(lái)判斷系統(tǒng)的識(shí)別和輸出是否正確,從而對(duì)錯(cuò)誤的識(shí)別進(jìn)行糾正。針對(duì)單次ERN檢測(cè)困難、多通道數(shù)據(jù)易引起過(guò)擬合問(wèn)題,本文提出了一種基于局部線性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法對(duì)多通道的腦電時(shí)域特征進(jìn)行降維,增強(qiáng)特征表達(dá)能力的同時(shí)避免了維度災(zāi)難,并使用受試者操作曲線(Receiver Operating characteristic Curves,ROC)和曲線下面積(Area Under ROC,AUC)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。雖然ERN信號(hào)有較大的個(gè)體性差異,但是基于LLE的ERN檢測(cè)平均AUC依然能夠達(dá)到0.7566,尤其是少數(shù)類的分類準(zhǔn)確率提升了將近4倍。目前,解決非平衡數(shù)據(jù)分類問(wèn)題的最佳方式是從數(shù)據(jù)和算法兩個(gè)層面著手。篩選出有價(jià)值的特征和選擇一個(gè)適合數(shù)據(jù)特征的分類器,均有助于提高非平衡數(shù)據(jù)的分類預(yù)測(cè)率。針對(duì)傳統(tǒng)的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)在處理樣本比例嚴(yán)重失衡的非平衡數(shù)據(jù)集時(shí),會(huì)忽略少數(shù)類的支持向量,擴(kuò)大決策邊界,導(dǎo)致最終的決策面出現(xiàn)偏移而使得分類結(jié)果不穩(wěn)定的現(xiàn)象,加之訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine,ELM)的ERN檢測(cè)系統(tǒng)。首先對(duì)算法原理進(jìn)行了推導(dǎo)討論;然后從訓(xùn)練時(shí)間,分類準(zhǔn)確率,ROC和AUC值上分別對(duì)仿真結(jié)果展開(kāi)分析研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的SVM分類器相比,ELM分類器總分類準(zhǔn)確率達(dá)到90.72%,在保持平均AUC高達(dá)0.8377的同時(shí),訓(xùn)練速度提升了將近十倍,表現(xiàn)出更佳的分類性能。
【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R318;TP18

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