基于脑机接口的自动驾驶意图研究

为了得到驾驶员在驾驶过程中的驾驶意图,通过采用理论分析与实验、仿真相结合的方法对大脑不同区域的脑电信号进行研究分析;设计模拟驾驶实验,建立脑电信号采集系统,采集驾驶人在左转、右转、直行前指定时间窗内的脑电信号;对采集的脑电信号运用小波包变换等方法进行信号分析处理、提取特征参数;建立粒子群算法的支持向量机模型和神经网络的驾驶意图识别模型;并对更高识别率的驾驶意图信号转换为相应的指令控制车辆实现自动驾驶。结果表明：粒子群优化算法的支持向量机的识别率最高达到73.53%,粒子群算法的神经网络识别模型具有更高的识别率最高可以达到92.9%。     

基于运动想象的双脑脑机接口系统设计与鼠标控制应用

脑机接口是在大脑与外部设备之间建立的直接交流通道,是脑科学的重要研究领域。目前,单被试脑机接口研究已经较为成熟,关于双脑协作的脑机接口研究还比较少。本文设计实现了一种基于运动想象的双脑协作在线脑机接口系统,利用两套脑电放大器、协同控制技术实现了系统的硬件平台搭建。算法控制部分采用信息论特征提取算法,选取共空间模式的最优空域模式和支持向量机分类,实现了双脑协作控制鼠标移动并到达指定目标。本文采用初始位置到目标位置的实际步长与理论最短步长比评价系统性能,4组(8人)的平均步长比值为1.32。研究提供了一种双脑协作脑机接口的设计方案,可用于协同控制多维度目标、提高信息传输速率、研究脑间同步、团队决策等方面的关键技术,为脑机接口进一步发展提供了新思路。     

基于回溯搜索优化算法的运动想象 脑机接口频带选择

在基于运动想象的脑机接口(BCI)中,特征提取是影响整个系统性能的一个关键部分。共空域模式(CSP)是一种有效的特征提取算法,它能很好地提取与事件相关去同步/同步(ERD/ERS)生理特征相关的节律信息,因而在BCI系统中得到广泛应用。然而,CSP算法的分类性能极大地依赖于EEG信号的滤波频带。一般情况下,大都采用8~30 Hz的带通滤波器滤波,因为这个宽带包含了产生ERD/ERS想象的mu(8~12 Hz)和beta(18~26 Hz)节律。为了更加精准的定位最佳频带,将8~30 Hz的宽带滤波细分为大小不等的子带滤波,利用回溯搜索优化算法(BSA)与CSP相结合来选择最优频带,并以分类错误率作为BSA的适应度值(即频带选择标准)。使用该算法对5个受试者的实验数据进行了交叉验证分类实验。实验结果表明,最优频带的平均分类正确率比宽带(8~30 Hz)可高出7.91%。     

基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别

提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统.首先利用小波包分解对原始脑电信号进行预处理,对分解后特定小波包子带的脑电信号进行共空间模式分解,提取最优的特征;然后利用LVQ网络对不同意识任务特征进行分类,实验结果表明,该方法取得了92.7%的平均分类识别率,已经达到脑-机接口实际应用的标准.     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

模拟阅读型脑-机接口信号分类研究

脑-机接口(BCI)研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类,以输出控制命令.本文在对“模拟自然阅读”模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后,结合对视觉诱发事件相关电位时域特征分析,提取出最佳特征量,分别利用BP神经网络和线性感知器算法对这些特征模式进行了分类.最...     

脑-机接口中空域滤波技术现状与进展

作为一种特殊的人-机交互模式,脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEGBCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,吸引了研究者的广泛关注.但头皮EEG非常有限的空间分辨率和易受干扰等特性,很大程度上限制了EEG-BCI技术的实用化进程.因此,EEG信号处理和模式识别新方法研究已成为BCI领域的一个关键问题.在现有的信号处理方法中,空域滤波技术在EEG伪迹消除和任务相关神经活动获取方面表现出了较明显的优势,近年来在EEG-BCI系统实现研究中得到了广泛应用.论文以运动想象BCI(motor imagery BCI,简称MIBCI)为应用背景,对独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和共同空间模式(common spatial pattern,简称CSP)两种代表性空域滤波方法的原理及其性能进行介绍、分析和比较,总结出两种方法各自的优势和不足,并给出了改进思路.同时指出,ICA空域滤波方法在运动想象脑-机接口系统实现中更具应用潜力.     

从脑-机接口到脑-器交互

脑-机接口(brain computer interface,BCI)建立了大脑和非生物设备之间直接的信息交互通道.在认可BCI技术独特应用价值的基础上,进一步整合了身心医学与脑-机接口,强调了\"脑与身体\"和\"脑与环境\"的相互支撑关系,提出了脑-器交互(brain-apparatus communication,BAC)框架.对脑-机接口到脑-器交互的发展历程进行了概述,并从脑-器官交互、脑-外部环境交互以及两者融合方面讨论了脑器交互对人类健康的影响.     

2018年脑机接口研发热点回眸

 脑机接口提供了人脑与外部设备之间的直接通信通道,它的独特之处是不依赖于外周神经和肌肉组织。近年来,脑机接口领域发展迅速,脑机接口研究正在不断扩展,其应用范围也在不断扩大。本文综述了2018年脑机接口领域在系统应用与关键技术方面所取得的重要研究进展,展望了脑机接口智能化、移动化的发展新趋势,并提出脑机接口伦理风险的新思考。     

基于Alpha波的异步脑-机接口系统

利用Alpha波建立了一个脑-机接口系统,包括脑电数据采集、脑电信号分析、特征提取和分类,并进行了实时在线分析.该脑-机接口系统的工作模式为异步,测试者可以任意选择何时启动系统,并随意选择4个命令中的一个进行输出,是一种更加自然的人机交互方式.实验结果表明,该系统取得了很高的分类正确率,具有很好的实用性.     

Cultural Binary Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Application in Fault Diagnosis

Binary particle swarm optimization algorithm(BPSOA) has the excellent characters such as easy to implement and few set parameters.But it is tendentious to stick in the local optimal solutions and has slow convergence rate when the problem is complex.Cultural algorithm(CA) can exploit knowledge extracted during the search to improve the performance of an evolutionary algorithm and show higher intelligence in treating complicated problems.So it is proposed that integrating binary particle swarm algorithm into...     

基于樽海鞘群与粒子群混合优化算法的特征选择

针对现有特征选择方法中存在的收敛速度慢和计算效率低等问题,提出了一种基于樽海鞘群与粒子群优化的混合优化(hybrid optimization of salp swarm algorithm and particle swarm optimization,HOSSPSO)特征选择方法,该方法在樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA)的基础上,引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO),提高了SSA的收敛速度,改进了探索和开发步骤的效率,增加了解空间更多的灵活性和多样性,使得方法能够迅速获得全局最优值.为了验证算法的性能,在2个实验序列上进行了测试:第一个实验序列使用基准函数,将HOSSPSO与标准SSA、PSO进行了比较;第二个实验序列采用不同的UCI数据集,通过提出的算法确定最佳特征集.实验结果表明,相比于其他优化算法,HOSSPSO的性能更具优势,在多项评估指标中获得较好的效果,能以极少量的特征获得最大的分类精度.     

用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎设计

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,提出了基于混合的离散二进制粒子群算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,基于混合的离散二进制粒子群算法的认知决策引擎在收敛速度、收敛精度和算法稳定度方面都有所提高。     

改进FBCSP和CNN的运动想象脑电信号分类

为提高运动想象脑机接口识别准确率,本文结合共空间模式(CSP)和卷积神经网络(CNN)方法,提出一种改进滤波器组共空间模式(FBCSP)和CNN的算法,用于多分类运动想象脑电信号识别任务。信号预处理后,使用包含重叠频带的FBCSP计算空间投影矩阵,数据经过投影得到更有区分度的特征序列。然后将特征序列以二维排列方式输入到搭建的CNN模型中进行分类。所提出方法在脑机接口竞赛数据集2a和Ⅲa上验证,并和其他文献方法对比。结果表明,本文方法一定程度上提高了运动想象脑电信号的分类准确率,为运动想象研究提供了一个有效办法。     

二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用

提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.     

基于触觉P300的脑控下肢康复机器人

基于P300信号的脑机接口技术在康复医疗领域具有广阔的应用前景,但P300信号的诱发方式多为视听刺激诱发,容易导致患者视听疲劳,同时也限制了视听障碍患者的使用。针对这些不足,设计一种基于触觉P300的脑控下肢康复机器人系统,在被试的左右食指处各放置一个振动器,通过调整左右手振动器的刺激间隔、刺激时长及刺激比例让P300信号更容易诱发和区分;利用共空间模式算法和支持向量机对信号进行特征提取和分类。被试通过选择关注左手或右手的振动刺激输出不同指令,从而控制下肢康复机器人进行相应动作。实验证明,被试通过感受振动刺激可以轻松诱发脑电中的P300信号,在不进行P300信号平均叠加的条件下,分类准确率为86.50%,既保证了较高的分类准确率,又缩短了指令输出时间。每位被试均可通过下肢康复系统顺利完成训练任务,证明了该方法的可行性。     

混沌免疫粒子群优化算法在BP网络训练中的应用

将人工免疫系统中的克隆选择和混沌算法引入粒子群优化算法,提出一种混沌免疫粒子群优化算法.算法的主要特点是利用克隆和混沌变异等操作,提高收敛速度和种群的多样性.结合Iris分类问题,将新算法应用到BP网络的权值优化中,并和基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较.实验结果表明,该算法性能优于所比较的两种算法,并且具有良好的收敛性和稳定性.     

基于零件库绿色模块划分EHDPSO不确定优化

针对绿色模块划分过程中基本单元本身属性的多样性和其绿色属性的模糊不确定性,研究了绿色设计中包含不确定因素的产品模块划分问题,论述了基于零件库的产品绿色模块划分,既考虑模块之间功能相关性和结构相关性,又考虑零件库中零件本身的绿色属性,以模块内部最大聚合度、模块之间最小耦合度和零件库中零件之间组合绿色度最高为目标函数,建立了产品绿色模块划分的不确定优化模型,提出EHDPSO（十一进制离散粒子群,Eleven hexadecimal discrete particle swarm optimization）方法,求出最优模块划分以及相应各零件库中最优零件记录数。以双梁桥式起重机桥梁作为实例,得出最优编码10,10,10,10,8,8,9,9,9,6,3,库记录数2,1,1,2,1,2,2,1,1,2,2,可得主梁库中记录2、轨道库中记录1、端梁库中记录1和端梁栏杆库中记录2为同一模块,走台库中记录1和走台栏杆库中记录2为同一模块,直梯库中记录2、斜梯库中记录1和司机室平台库中记录1为同一模块,司机室库中记录2和检验平台库中记录2分别为独立模块;三次实验结果均验证其合理可行性,在目前日益丰富的零件供应时代和零件本身因属性各异而需定性处理的情况下,本研究贴近企业生产,具有很好的实用价值。