| 基于ReliefF-PLS的鸽子转向运动解码研究 |
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| 引用本文： | 万 红,刘 录,赵 坤,刘新玉. 基于ReliefF-PLS的鸽子转向运动解码研究[J]. 科学技术与工程, 2018, 18(7) |
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| 作者姓名： | 万 红 刘 录 赵 坤 刘新玉 |
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| 作者单位： | 郑州大学,郑州大学,郑州大学,黄淮学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目） |
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| 摘 要： | 针对微电极阵列记录的局部场电位(LFP)信号包含大量的噪声和冗余信息,而且信号特征维数高,从而影响解码正确率的问题,结合ReliefF算法与偏最小二乘(PLS)方法,解码了动物的转向运动行为。设计了鸽子的十字迷宫目标导向实验,采集鸽子弓状皮质尾外侧(NCL)LFP神经信号,提取信号的特征,利用ReliefF算法对各个特征赋予相应的权重值,根据权重阈值选取合适的特征构成特征子集,并用PLS对特征子集提取主成分,最后用支持向量机(SVM)进行解码,并将解码结果与单独使用ReliefF算法和PLS算法比较。结果：LFP信号经ReliefF-PLS特征提取后,五组鸽子实测数据的解码正确率分别达到95.00%、80.00%、95.00%、92.50%、85.71%,高于单独用ReliefF或PLS算法的解码正确率,而且所提取的特征数更少。结论：ReliefF-PLS方法结合了ReliefF和PLS的优点,提高了解码正确率,而且提取的特征数更少,有效的去除原始特征中的干扰特征和冗余特征,验证了该算法的有效性,为相关研究探索了一条新路径。
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| 关 键 词： | 运动解码 特征提取 ReliefF-PLS 局部场电位 |
| 收稿时间： | 2017-08-21 |
| 修稿时间： | 2017-08-21 |
Research of Pigeon Turning Motion Decoding Based on ReliefF-PLS |
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| Wan Hong,and. Research of Pigeon Turning Motion Decoding Based on ReliefF-PLS[J]. Science Technology and Engineering, 2018, 18(7) |
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| Authors: | Wan Hong and |
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| Affiliation: | Zhengzhou University,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | motiondecoding feature extraction ReliefF-PLS local field potential |
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