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基于脑机交互的人体运动意图智能识别算法研究与应用 读者对象:本书可作为计算机、人工智能、模式识别等相关专业人员的参考用书
本书针对于脑电信号非线性、幅值微弱、信噪比低等特点对解码性能的影响,介绍了基于传统机器学习、深度学习与迁移学习的数据优化、特征融合与特征迁移算法,主要内容包括:基于MMD和P阈值优化的EEG通道选择算法;基于多重加权的EEG多模态特征融合算法;基于受限玻尔兹曼基的EEG深度多模态特征学习算法;基于残差网络的EEG多模态特征动态融合算法;基于多特征混合融合网络的EEG特征解码算法。
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