专利名称：一种基于分层超限学习机的运动想象脑电信号分类
方法
专利类型：发明专利
发明人：段立娟,鲍梦湖,崔嵩,乔元华,杨震,刘莉莉,李婉驰申请号：CN201610836197.1申请日：20160920公开号：CN106503616A公开日：20170315
摘要：本发明公开了一种基于分层超限学习机的运动想象脑电信号分类方法属于模式识别和脑‑机接口领域。首先，对每一样本的原始信号进行加窗分段，得到S段子信号；然后，分别对该S段子信号进行主成分分析和线性判别分析，并将最终的S个K‑1维特征向量进行组合，得到S*(K‑1)维的特征；最后，将所有样本的特征送入分层超限学习机分类器中，得到最后的分类结果。传统的ELM算法是单隐层结构，在分析复杂信号方面有很大的局限性，本发明采取HELM进行分类识别，利用基于ELM的稀疏自编码将单隐层的ELM改造成深层网络结构，通过层次化的特征提取和分类，提取深层信息，提高了分类正确率，并且保持了ELM低耗时的优势。
申请人：北京工业大学
地址：100124 北京市朝阳区平乐园100号
国籍：CN
代理机构：北京思海天达知识产权代理有限公司
代理人：沈波
更多信息请下载全文后查看
因篇幅问题不能全部显示，请点此查看更多更全内容