P300的BCI汉字在线输入系统

针对在P300的脑-机接口(BCI)汉字输入系统中输入速度较慢的问题,开发了一套新型的汉字拼音输入在线脑-机接口系统.用户界面中设计新型的二级选择模式,减小了用户在实验中的视角转移,并且将自然语言处理(NLP)技术用到此系统中,可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高.实验结果表明:此改进的P300-BCI系统汉字输入速率可达1.37 字·min^-1,有效地提高了汉字的输入速率;随着用户使用次数增多,系统的效果会进一步得到提高,用户与外界交流将会更加方便快捷.     

运动想象脑机接口系统的Petri网建模方法

针对脑机接口(BCI)中的共享控制问题,提出一种BCI系统的Petri网建模方法.首先,将共享控制策略与BCI系统的内外部信息相结合,构建运动想象BCI系统的Petri网模型,描述系统的运行状态,分析和改进共享控制策略.然后,加入控制库所描述系统的外部输入,并通过合成Petri网的方法简化Petri网的建模过程.结果表明:所提方法能够正确地演化BCI系统的运行过程,提高BCI系统的适用性,可用于设计、验证和执行共享控制策略.     

脑运动神经系统的非线性建模与辨识

针对大脑运动皮层群体神经元信号与运动轨迹关系的辨识,分别建立了基于人工神经网络(ANN)和基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性具有外部输入的自回归NARX模型.在三维虚拟空间中对猴子手臂运动实验记录的多通道神经元信号进行分析,通过与线性ARX模型的比较,说明非线性模型比线性模型能够更好地描述脑运动神经系统,并且用最小二乘支持向量机建立的模型比人工神经网络建立模型的预测精度更高,泛化能力更强,适用于大脑皮层神经元信号的分析,有利于实现性能更高的脑机接口系统.     

SFCMAC及其在仿人手臂控制中的应用

将滑模控制(SMC)引入模糊小脑模型关节控制器(FCMAC),提出了一种多变量滑模FCMAC(SFCMAC).该控制器采用滑模函数转换输入信号,减小输入空间以降低网络存储空间,分粗调和微调两阶段训练网络参数,以保证控制系统的稳定性.将所提出的SFCMAC用于仿人手臂的轨迹跟踪控制,并与SMC,MLP和FCMAC比较,仿真结果表明该控制器能克服系统非线性和不确定因素的影响,控制效果良好.     

多脉冲发放的Spiking神经网络

针对允许神经元发放多个脉冲的Spiking神经网络(SNN)的学习,提出采用更接近生物神经元的SRM模型,更全面地考虑了神经元在发放脉冲后的状态变化,并采用BP学习算法调整神经元的不应期. 通过对XOR问题、IRIS数据集以及泊松脉冲序列的测试,表明这种多脉冲发放的SNN比单脉冲发放的SNN能够更有效地传递信息,提高学习速度.     

石材桥式切割机多边形区域的粗加工优化

利用圆盘锯在粗加工方面具有切削深度较深和线速度大的优势,扩大石材桥式切割机的加工范围,研究其在多边形区域中的切削加工优化问题.首先,研究圆盘锯的切削几何特性,根据圆盘锯切触面特性,计算避免干涉现象的多边形内轮廓;然后,对多边形区域进行走刀方向优化,以减少进退刀次数,从而缩短加工时间;最后,为进一步缩短加工时间,采用最邻近点法对加工轨迹进行优化.通过对多边形区域加工的仿真研究,验证了提出方法的有效性.     

一种运动想象异步BCI的空闲状态检测方法

提出一种利用特殊运动想象训练样本与有限的空闲状态训练样本进行训练的方法,采用公共空间频率模式算法与功率谱密度算法分别提取样本的空域与频域上的特征.利用贝叶斯线性判别方法进行分类,设计出一种适用于异步脑-机接口(BCI)的具有两级分类结构的分类器.实验结果表明:该方法对包含空闲状态的脑电信号具有较好的分类效果;在利用较少电极的情况下,测试集样本的分类结果的正确率和均方误差分别为77.62%和0.495.     

混合脑机接口系统的眨眼与运动想象控制方法

针对单一运动想象脑机接口实验控制命令数量不足的问题,在单一运动想象系统的基础上,提出基于眨眼控制干预移动机器人的研究方法.首先,采用主动形状模型算法进行人脸识别和人眼定位;然后,利用眼部纵横比算法计算实时的数值,实现实时眨眼次数的统计;最后,将与眨眼次数相匹配的眨眼策略转化为对应指令控制移动机器人运行,进而实现通过眨眼和运动想象控制实时干预移动机器人状态的目的.为了验证该方法的有效性,邀请数位受试者进行基于眨眼和运动想象控制的混合实验.实验结果表明:该方法能够准确、高效地干预移动机器人的实时状态.