基于残差卷积脉冲神经网络的稳态视觉诱发电位脑电信号研究

作     者：王刚 高福临 孙凯明 郝明 周丽丽 WANG Gang;GAO Fu-lin;SUN Kai-ming;HAO Ming;ZHOU Li-li

作者机构：黑龙江省科学院智能制造研究所黑龙江哈尔滨150090 

基　　金：黑龙江省省属科研院所科研业务费项目(CZKYF2023-1-C032) 

出 版 物：《自动化技术与应用》 (Techniques of Automation and Applications)

年 卷 期：2024年第43卷第11期

页      码：182-186页

摘      要：随着脑机接口技术的飞速发展以及类脑人工智能在脑信号识别领域的深入探索,本文设计一种基于残差卷积脉冲神经网络(ReC-SNN)的稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potentials,SSVEP)脑电信号(Electroencephalogram,EEG)识别方法,解决稳态视觉诱发电位脑电信号识别率低问题。首先通过对SSVEP脑电信号获得、预处理构建数据集,其次设计ReC-SNN结构,并优化网络参数,进而实现对字母、数字、功能键图片在对应频率刺激产生的脑电信号识别,其识别精度达到95%以上。实验结果表明,本文设计的ReC-SNN网络模型能够有效地识别SSVEP脑电信号,为类脑智能识别脑电信号技术的发展提供了支撑。

主 题 词：脑电信号 SSVEP ReC-SNN 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.20033/j.1003-7241.(2024)11-0182-05

馆 藏 号：203155571...