基于0阶TSK型迁移模糊系统的EEG信号自适应识别
tsk模糊逻辑系统的基本框架
TSK模糊逻辑系统的基本框架引言随着人工智能的快速发展，模糊逻辑系统作为一种处理模糊信息的方法变得越来越重要。
TSK（Takagi-Sugeno-Kang）模糊逻辑系统是一种常用的模糊逻辑系统，在控制系统、决策系统等领域有着广泛的应用。
本文将详细探讨TSK模糊逻辑系统的基本框架。
二级标题1：模糊逻辑系统概述模糊逻辑系统是一种能够处理模糊信息的推理系统。
与传统的二值逻辑系统不同，模糊逻辑系统可以处理不确定性、模糊性和不完备性等问题。
模糊逻辑系统的基本原理是基于模糊集合理论，通过定义模糊集合的隶属度函数来描述模糊性。
TSK模糊逻辑系统是一种特殊的模糊逻辑系统，它基于Takagi-Sugeno-Kang模型，具有较强的表达能力和计算效率。
二级标题2：TSK模糊逻辑系统的基本结构TSK模糊逻辑系统由模糊化、规则库、推理机制和解模糊化四个部分组成。
三级标题1：模糊化模糊化是将输入的实际值映射到模糊集合的隶属度函数上。
常用的模糊化方法有高斯函数、三角函数等。
模糊化的结果是一组隶属度值，表示了输入值在各个模糊集合中的隶属度。
三级标题2：规则库规则库是TSK模糊逻辑系统的核心部分，定义了输入和输出之间的关系。
规则库由一系列模糊规则组成，每条模糊规则包含若干个前提和一个结论。
前提是输入变量与模糊集合的隶属度之间的逻辑关系，结论是输出变量的模糊集合隶属度的组合方式。
三级标题3：推理机制推理机制是TSK模糊逻辑系统的推理引擎，用于根据输入的前提和规则库进行推理，生成输出结果。
常用的推理方法有最大隶属度法、加权平均法等。
推理机制的输出是一组模糊集合的隶属度，表示了输出变量在不同模糊集合中的隶属度。
三级标题4：解模糊化解模糊化是将模糊化的隶属度结果转换为具体的实际值。
常用的解模糊化方法有质心法、加权平均法等。
解模糊化的结果是模糊逻辑系统的最终输出。
二级标题3：TSK模糊逻辑系统的应用TSK模糊逻辑系统在控制系统、决策系统等领域有着广泛的应用。
模糊系统
3. 修正型最大平均法 (modified mean of maxima defuzzifier)
y* = 其中 µC ( y j ) = height (C )
max{ y j } + min{ y j }
j j
2
4. 中心平均法 (modified center average defuzzifier)
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■
将经过模糊推理之后产生的结论，转换为一明确数值的过程，我们称之 为 “去模糊化 。 去模糊化” 去模糊化 由于不同的模糊规则所采用的后件会有所不同，因此，经过模糊推理后 所得到的结论，有的是以模糊集合 模糊集合来表示(如语言式模糊规则)，而有的是 模糊集合 以明确数值 明确数值来表示。 明确数值
3.1.3 模糊推理引擎
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模糊推理引擎是模糊系统的核心，它可以藉由近似推理 模糊推理 近似推理或模糊推理 模糊推理引擎 近似推理 模糊推理的进行，来仿真 人类的思考决策模式，以达到解决问题的目地。 前提一(premise) 1：x is A´ 前提二(premise) 2：If x is A, Then y is B -----------------------------------------------------------结论：y is B´
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推理引擎将藉由这些模糊规则来进行推理，以决定下一步骤所要 推理引擎 采取的决定。 三种规则的主要差别只在于模糊规则的后件有所不同而已 后件有所不同而已。 后件有所不同而已 至于模糊规则从何而来呢？一般说来，有两种取得模糊规则的方 式：第一种方式也是最直接的方式，就是由专家来提供所须的模 专家来提供所须的模 糊规则；第二种方式是先收集一些量测数据后，再经由特定的训 糊规则 练算法则来从量测数据中抽取出模糊规则 量测数据中抽取出模糊规则。 量测数据中抽取出模糊规则 模糊规则中前件与后件的模糊集合，其隶属函数的设定 隶属函数的设定从何而来 隶属函数的设定 呢？假若模糊规则是由人类专家所给定的，则隶属函数就必须由 人类专家一起给定。若模糊规则是由特定的训练算法则从量测数 据中抽取出来的，选定合适的隶属函数型式之后，则以收集之量 测数据来细调隶属函数的参数，以便提高系统的有效性。
EEG信号的分类算法研究及应用
EEG信号的分类算法研究及应用EEG信号是指脑电图信号，它是研究人脑行为和认知的一种非常重要的生物信号。
在很多领域中，如神经病学、心理学、计算机科学和工程学等，都有着广泛的研究应用。
而分类算法作为一种常用的数据分析方法，在这个领域中也得到了广泛的应用和发展。
EEG信号的分类算法研究主要包括两种方法：基于特征提取的分类和基于深度学习的分类。
基于特征提取的分类方法，是指将EEG信号中的波形和统计学特征提取出来，然后再进行分类。
该方法的主要思想是根据EEG信号的特征来区分不同的行为或状态。
具体来说，它包括以下几个步骤：首先，需要通过一些预处理方法来去除噪声和伪差，然后将信号划分为不同的时间段；接下来，可以选择一些常用的特征提取方法，如小波变换、时域特征或频域特征等，来对每个时间段的信号进行处理；最后，利用一些经典的分类算法如支持向量机、K近邻、决策树等，对这些特征进行分类。
基于深度学习的分类方法，是指通过一些深度神经网络来直接从EEG信号中进行学习和分类。
与传统的分类方法不同，该方法不需要手动选择和提取特征，而是利用深度神经网络来自动学习并提取最优的特征。
该方法主要包括以下几个步骤：首先，将EEG信号直接输入到深度神经网络中；然后，通过多层的卷积和池化层来提取特征，最终用全连接层进行分类。
目前，基于特征提取的分类方法仍然是EEG信号分类研究的主流方法之一。
基于特征提取的算法具有较高的可解释性和易于实现的特点，同时适应的应用领域也非常广泛。
特别是在一些比较小型的数据集上，基于特征提取的分类方法可以达到很好的分类效果。
而基于深度学习的分类方法则更适用于大型数据集和数据复杂性较高的情况。
其在一些应用领域中，如对脑中风患者进行辅助诊断、识别非正常睡眠状态等也取得了较好的分类效果。
除此之外，还有一些基于混合方法的分类算法，其中混合了基于特征提取和基于深度学习的算法。
该方法的主要思想是综合利用两种算法的优点，进而实现更好的分类效果。
基于最小分散系数与旋转变换的EP信号自适应盲提取方法
摘
要 ： 发 电位 对 于 诊 断 神 经 系统 损 伤 和病 变 具 有 重 要 的 意 义 。传 统 的 Ｅ 诱 Ｐ信 号 提 取 与 分 离 方 法 中 ， 常 认 为 通
Ｅ Ｐ信 号 中 混 入 的 Ｅ Ｇ等 噪 声 是 高 斯 分 布 的 。近 年 来 一 些 研 究 表 明 了 Ｅ Ｇ信 号 具 有 一 定 的 非 高 斯 特 性 ， Ａｐａ Ｅ Ｅ 而 ｌ ｈ 稳 定 分 布 可 以更 好 地 描 述 实 际应 用 中所 遇 到 的 具 有 显 著 脉 冲 特 性 的 Ｅ Ｇ噪 声 。本 研 究 提 出 了一 种适 用 于 Ｅ Ｅ Ｐ信 号 分 离 提 取 的 基 于 最 小 分 散 系 数 准 则 与旋 转 变换 的算 法 ， 通 过 分 散 系 数 的 最 小 化 ， 而 使 估 计 误 差 的 平 均 幅 度 达 即 从 到 最 小 ， 利 用 Ｇｖｎ 矩 阵求 解 混 矩 阵 。 计 算 机 模 拟 和 分 析 表 明 ， 种 算 法 在 分 数 低 阶 Ａｐａ 定 分 布 背 景 噪 声 条 再 ｉ ｓ ｅ 这 ｌ 稳 ｈ
件 下 ， 有 良好 韧 性 ， Ｅ 具 对 Ｐ信 号 可 有 效 进 行 分 离 提 取 。
关 键 词 ： 发 电 位 ； ｌ ａ 定 分布 ； 数 低 阶 统 计 量 ； 转 变 换 诱 Ａｐ 稳 ｈ 分 旋
Ａｄ ｐｔｖ ｉ ｄ Ｅｓｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｏ ｅ ｔｎ ｉｌ ｎ ＥＥＧ ａ ｅ ｎ ａ ｉ ｅ Ｂｌｎ ｔ ｍ ｔｏ ｆＥｖ ｋ ｄ Ｐｏ ｅ ｔａ ｓｉ ｂｓ ｄ ｏ
Ａ ｓ ａ ｔ ｖｋ ｄ ｐｔｎｉｌ ｈ ｖ ｅｎ ｗｄ ｌ ｕｅ ｏ ｄａｎ ｓ ｈ ｎｕｙａ ｄ ｐ ｔｏ ｇ ａ ｃ ａ ｇ ｎ ｔｅ ｃｎｒｌ ｂ ｔ ｃ：Ｅ ｏ ｅ ｏｅｔ ｓ ａｅ ｂｅ ｉｅ ｓｄ ｔ ｉ ｏｅ ｔｅ ｉ ｒ ｎ ａｈｌ ｉ ｌ ｈｎ ｅ ｉ ｈ ｅｔ ｒ ａ ｙ ｇ ｊ ｏ ｃ ａ
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究
基于TSK型递归模糊神经网络的永磁直线同步电机位置控制研究熊渊琳;方宝英【摘要】针对基于磁场定向控制的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统的位置精准控制问题,提出了一种TSK型递归模糊神经网络(TSKRFNN)控制方法.在考虑了系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性因素影响的基础上,建立了含有不确定性因素在内的PMLSM动态数学模型;利用TSKFRNN对系统同时进行了实时在线的结构学习和参数学习,提高了系统抑制不确定性因素的鲁棒性,保证了系统的动态跟踪性能.实验及研究结果表明:与模糊神经网络PID控制方法相比,TSKFRNN可以有效辨识电机参数,抑制系统的不确定性对系统伺服性能的影响,提高了系统的鲁棒性和跟踪性能.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2019(036)004【总页数】5页(P413-417)【关键词】永磁直线同步电动机;不确定性因素;TSK型递归模糊神经网络;鲁棒性;跟踪性【作者】熊渊琳;方宝英【作者单位】江苏海事职业技术学院电气学院,江苏南京211170;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TM301.2;TP2730 引言随着科技的发展，伺服系统对于高速高轮廓精度的要求越来越高。
由于以永磁直线同步电动机(PMLSM)为直接驱动的系统具有无背隙、摩擦小、机械构造简单、高可靠性、高传动刚度和大推力等优点，使PMLSM直驱设计适用于许多高性能要求的场合[1-2]。
然而，PMLSM结构上的简化使控制难度增加，导致参数变化、外部扰动、摩擦力等不确定性因素直接作用在电机上，严重影响电机的伺服性能。
因此，抑制不确定性因素对系统的影响，提高系统控制性能是PMLSM伺服驱动的关键问题[3-4]。
近年来，针对PMLSM中存在不确定性因素而降低系统伺服性能的问题，国内外学者进行了深入地研究，包括经典PID控制、滑模控制、反推控制等。
由于PMLSM是一种多变量、强耦合的非线性系统，传统PID控制无法满足一些高精密应用场合控制要求，且PID控制算法需根据专家经验，采用试凑法，经调试才能得到最优参数。
一种基于EEG信号的脑神经功能状态检测的快速评估方法[发明专利]
![一种基于EEG信号的脑神经功能状态检测的快速评估方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/826d25dc5ff7ba0d4a7302768e9951e79a896963.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011504403.1(22)申请日 2020.12.18(71)申请人 浙江大学地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号申请人 之江实验室(72)发明人 董树荣 潘嘉栋 郭维 夏洁 吴金涛 潘梦萍 (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公司 33200代理人 贾玉霞(51)Int.Cl.A61B 5/369(2021.01)A61B 5/374(2021.01)A61B 5/386(2021.01)A61B 5/31(2021.01)(54)发明名称一种基于EEG信号的脑神经功能状态检测的快速评估方法(57)摘要本发明公开了一种基于EEG信号的脑神经功能状态检测的快速评估方法，该方法采集受试者静息态脑电数据，通过加窗处理提取时域及频域特征参数，对每个特征单独归一化后构造特征矩阵，放入前期训练好的脑神经功能状态检测模型，对受试者的脑功能状态做出快速评估。
本发明拓展性强，可适用多种脑功能状态评估，且操作简单，准确率高，应用前景十分广泛。
权利要求书1页 说明书4页 附图4页CN 112641449 A 2021.04.13C N 112641449A1.一种基于EEG信号的脑神经功能状态检测的快速评估方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：S1:将脑电采集设备置于受试者头皮表面一定时间，并保持受试者头部相对静止，采集稳定的脑电EEG信号；S2：对采集到的EEG信号进行预处理，去除肌肉活动及其他神经电生理信号干扰；S3：对采集到的每个通道的EEG信号均进行加窗处理，同时设定步长，计算每个窗内的脑电EEG信号中的频域参数和时域参数；其中，频域参数包括δ、θ、α、β、γ节律的功率谱密度；时域参数为Hjorth参数，包括活动性、移动性和复杂性；S4：对S3中得到的每个受试者的每个时域参数和频域参数单独进行归一化，并构建特征矩阵；S5：重复S1～S4，根据得到的特征矩阵以及对应的分类标签构建训练集数据，并放入随机森林的算法框架中，对其进行训练，得到优化后的评估模型；S6：根据S1～S4，对新的受试者进行数据采集，并把采集的数据放入S5得到的优化后的评估模型，得到当前受试者的分类结果，即受试者的脑神经功能状态。
一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法[发明专利]
![一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/82cefb119e314332386893a2.png)
专利名称：一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法
专利类型：发明专利
发明人：陈子森,苏成悦,程俊淇,陈禧琛,杨东儒,魏溪卓,姚沛通
申请号：CN201810935812.3
申请日：20180816
公开号：CN109171753A
公开日：
20190111
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度自编码神经网络的脑电信号EEG身份识别方法，包括下述步骤：S1，设计身份识别的脑电数据采集实验方案；设计一个周期有三张测试图片和三张全黑色的过渡图片，测试图片用时t1，过渡图片用时t2，每个周期中的测试图片分别为红、绿、蓝三原色，且红、绿、蓝三原色出现的顺序随机，则一个周期用时3t1+3t2，每个被试者测试N个周期，共用时
N(3t1+3t2)；设置过渡图片的目的是为了消除在切换测试图片时产生的视觉残留；本发明利用静息态脑电信号(EEG)具有隐蔽性、不可窃取性、不可仿制性、不可胁迫性以及必须活体等独特的优势，将其应用于身份识别中，可以弥补传统身份识别手段的缺陷。
申请人：广东工业大学
地址：510062 广东省广州市大学城外环西路100号
国籍：CN
代理机构：广东广信君达律师事务所
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一种应用于脑电情感识别的迁移学习框架
２０２３ 年 ７ 月
东 北 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 )
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ( Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ)
Ｖｏ ｌ. ４４ꎬＮｏ. ７
Ｊｕｌ. ２ ０ ２ ３
ｄｏｉ: １０. １２０６８ / ｊ. ｉｓｓｎ. １００５ － ３０２６. ２０２３. ０７. ００１
Ａｂｓｔｒａｃｔ: Ａｓ ｔｈｅ ｍｏｓｔ ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ ｓｉｇｎａｌ ｏｆ ｈｕｍａｎ ｅｍｏｔｉｏｎꎬ ＥＥＧ ｓｉｇｎａｌ ｉｓ ｂｅｃｏｍｉｎｇ ｔｈｅ
ｍａｉｎｓｔｒｅａｍ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅ ｏｆ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ. Ｔｒａｎｓｆｅｒ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｃａｎ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅ ｄｏｍａｉｎ ａｎｄ ｔａｒｇｅｔ ｄｏｍａｉｎ. Ｔｈｅ
ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｗｉｌｌ ｈａｖｅ ａ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｅｆｆｅｃｔ ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｌａｃｋ ｏｆ ｔｈｅ
体间差异ꎬ直接训练这些带标签数据得到的模型
并不适用于所有的测试集. 迁移学习因不要求训
练数据与测试数据具有相同的概率分布ꎬ这让情
感识别得到更好的发展. 目前应用迁移学习的情
感识别大部分趋向于基于语音信号的跨语库研
ｎ２
目标域样本个数
为了减小噪声样本对迁移效果的负影响ꎬ可
以在 迁 移 时 对 样 本 进 行 清 洗ꎬ 迁 移 联 合 适 配
自适应神经模糊系统及其应用研究
自适应神经模糊系统及其应用研究人工智能技术的发展，为科学家们开辟了一片全新的研究领域。
神经网络、模糊控制等技术的不断发展带来了自适应神经模糊系统的出现。
自适应神经模糊系统，又称为ANFIS（Adaptive Neuro Fuzzy Inference System），是一种基于神经网络与模糊逻辑综合的自适应智能系统。
本文将从它的概念、结构及应用等几个方面进行探讨。
一、概念自适应神经模糊系统是一种结合神经网络和模糊控制的新型智能系统。
它能够利用神经网络来自动完成输入与输出间的映射，同时利用模糊控制来实现自适应和推理功能，从而实现对系统的智能化控制。
ANFIS的核心部分是模糊推理机，它通过“如果……那么”的形式进行推理，将输入的模糊信号通过规则的运算，转化为输出信号。
在推理的过程中，ANFIS通过神经网络进行学习，并根据学习的结果来优化推理机的结构和参数，从而提高其推理的精度与效率。
二、结构ANFIS的结构是由输入层、隐含层、输出层和反向传播算法组成。
其中，输入层是将系统的输入变量进行接受和处理的部分；隐含层是神经网络部分，它利用了Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模型作为模糊推理的核心，并通过反向传播算法对其进行训练；输出层则是将隐含层的结果进行处理并转化为系统输出的部分。
此外，ANFIS还包括规则库、模糊化和去模糊化等部分，用来处理系统中的模糊数据，使系统具有推理、记忆和自适应等能力。
三、应用自适应神经模糊系统在工业控制、模式识别、信号处理等多个领域拥有广泛的应用。
其中，应用最为广泛的是控制领域。
ANFIS通过有效的模糊推理机制和自适应能力，可以实现对复杂系统的精准控制。
例如，在工业生产过程中，ANFIS可以通过学习数据的变化趋势，自动调节系统中各部分的运行状态，达到节省能源、提高产量等效果。
在车辆控制方面，ANFIS可以通过对车辆行驶数据分析，对车辆的驾驶状态进行自适应控制，从而达到提高驾驶安全性和车辆性能的效果。
基于深度学习的脑电信号情感识别研究进展
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ ｅｍｏｔｉｏｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｏｆ ＥＥＧ ｓｉｇｎａｌｓ
ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ
ＹＡＮＧ Ｚｈｕｏｄｏｎｇ，ＪＩＮ Ｗｅｉ，ＳＨＥＮＧ Ｈｕｉ，ＹＵＥ Ｌｕ
Ｓｈａｎｄｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ，Ｊｉｎａｎ ２５０３００
ＥＥＧ、ＥＣＧ、ＥＭＧ 等生物电信号，其中的 ２２ 位还提
供了正面 视 频 记 录。 在 每 次 实 验 后， 参 与 者 使 用
自我评估人体模型评估他们的觉醒、效价、支配和
喜好水平。
ＳＥＥＤ 数据集记录了 １５ 位（ ７ 名男性和 ８ 名女
性） 平均年龄为 ２３ ２７ 的健康受试者通过观看 １５ 个
中国电影剪辑诱发的 ＥＥＧ 信号。 这 １５ 个电影剪辑
分别包含积极、中性和消极三种情绪，实验通过艾森
克人格问卷和菲利普问卷来确保受试者能正确表达
剪辑所包含的情绪。
２ 模型输入数据的选择
虽然深度学习模型可以进行端到端的学习，自
动化特征提取，但使用手工制作的特征作为输入能
简化算法，提高计算效率与分类精度，故目前情感识
点之一。 脑电图（ ｅｌｅｃｔｒｏｅｎｃｅｐｈａｌｏｇｒａｍ，ＥＥＧ） 是对情感状态波动反应最为灵敏的信号，但传统的机器学
习算法受到脑电信号非平稳性和个体差异性等特性的制约，很难进一步提高分类准确率和模型泛化能
力。 近年来能自动化特征提取的深度学习方法愈受学者青睐。 本文对基于深度学习的脑电信号情感识
列的非线性，减 少 对 手 动 特 征 提 取 和 样 本 对 象 的
依赖，降低 情 感 识 别 的 难 度
基于小波分析的EEG信号自适应去噪的应用研究
基于小波分析的EEG信号自适应去噪的应用研究宋翠芳;李娜;刘海华【摘要】介绍了小波变换应用于EEG信号消噪处理中的原理及自适应噪声抵消器的原理.根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别,时输入混合信号进行白化预处理,以时间序列的AR模型理论为依据,导出背景噪声白化滤波器的结构;将小波变换与自适应滤波相结合,对经白化处理后的信号进行自适应去噪,将去噪后信号及平均信号做了功率谱估计比较,实验结果表明该方法能有效地去除弱信号中的噪声.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2007(030)010【总页数】4页(P94-96,108)【关键词】小波变换;AR模型;自适应滤波器;LMS算法;功率谱估计【作者】宋翠芳;李娜;刘海华【作者单位】中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074;中南民族大学,电子信息工程学院,湖北,武汉,430074【正文语种】中文【中图分类】TP3111 引言由于傅里叶分析使用的是一种全局的变换，无法表述信号的时频局域性质，而常见的生物医学信号，如心电、脑电信号等，往往具有非平稳的特点。
因此，对于生物医学信号的特征提取，仅依赖傅里叶变换是远远达不到要求的。
而小波变换作为一种信号的时间尺度分析方法，具有多分辨率分析的特点，从而可以在时频域上获得表征信号局部特征的能力。
和傅里叶分析相比，他在时域和频域上均具有较好的局部化特性，被广泛用于信号处理、图像处理、模式识别等领域，尤其对图像和信号的消噪。
临床脑电图的分析大多数是脑电图专家通过目测标注的方法来理解和评价EEG,容易引起误差和疲劳,小波分析在高频时使用短窗口,而在低频时使用宽窗口,充分体现了相对带宽频率分析和适应变分辨率分析的思想,从而为信号的实时处理提供了一条可能途径[1]。
在数字信号处理中，滤波器是一个重要的单元，自适应滤波器的参数可以调整以满足被控制对象的未知和时变的要求，因此，在未知统计量环境中进行信号滤波时，自适应滤波器具有自动地调节自身参数的能力，较传统的固定系数滤波器其具有更高的性能。
基于PSOFS和TSK模糊系统的不平衡心电数据分类算法
基于PSOFS和TSK模糊系统的不平衡心电数据分类算法
李鑫辉;申情;张雄涛
【期刊名称】《大数据》
【年(卷),期】2022(8)5
【摘要】提出基于粒子群优化特征选择(PSOFS)算法和TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊系统的心电信号分类模型,即基于PSOFS和TSK的并行集成模糊神经网络(PE-PT-FN),用于心电图预测。
首先对训练集中的各类样本进行随机放回抽样,然后将抽样得到的样本合并在一起,再独立且并行地通过PSOFS算法进行特征选择。
PSOFS算法中不同的位置表示不同的特征子集,初始位置随机的粒子经过多次迭代收敛至最佳位置。
每个子集得到一个特征子集用于并行训练多组独立的小型TSK
模糊神经网络(TSK-FNN)。
模糊系统的可解释性和PSOFS算法挑选出来的特征子集能有效地帮助医学研究者找出心电信号数据与不同类型病例之间的关联。
实验证明,PE-PT-FN在保留可解释性的前提下,能将预测结果的宏召回率提升至92.35%。
【总页数】14页(P139-152)
【作者】李鑫辉;申情;张雄涛
【作者单位】湖州师范学院信息工程学院;浙江省现代农业资源智慧管理与应用研
究重点实验室;湖州学院理工学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于模糊子空间聚类的〇阶L2型TSK模糊系统
2.基于中心型TSK模糊模型的分层模糊系统
3.基于一型模糊规则自主构建二型TSK神经模糊系统方法设计
4.用于不平衡数据分类的0阶TSK型模糊系统
5.基于迭代模糊聚类算法与K近邻和数据字典的集成TSK模糊分类器
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基于集成深度学习方法的跨被试EEG特征情感识别
基于集成深度学习方法的跨被试EEG特征情感识别
唐杰豪;张维;尹钟
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2022(50)5
【摘要】该研究使用脑电(EEG)信号经过处理得到的数据集DEAP和HCI,利用微分熵作为特征提取的工具,基于传统机器学习算法,集成学习中的梯度提升树、Xgboost、Adaboost、随机森林算法,以及深度神经网络、卷积神经网络与GoogLeNet实现跨被试的EEG特征情感识别任务,并比较各方法应用于EEG情感分析时的结果差异。
比较平均准确率,结果表明深度学习方法取得了不错的成绩,三个深度模型对两个数据集的valence平均准确率达到0.5956和0.6307之
间,arousal达到0.6062和0.6774之间,显著优于机器学习算法与集成学习模型取得的结果。
【总页数】6页(P1078-1083)
【作者】唐杰豪;张维;尹钟
【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于集成SDAE和EEG的跨被试认知工作负荷识别
2.基于深度迁移学习的跨库语音情感识别
3.基于深度自编码器子域自适应的跨库语音情感识别
4.基于深度残
差收缩网络多特征融合语音情感识别5.基于深度学习和姿态驱动下特征集成的视频人体动作识别方法
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基于特征层融合的EEG-NIRS识别方法研究
基于特征层融合的EEG-NIRS识别方法研究
周宇星;樊丞成;王震;徐信毅;林萍;李晓欧
【期刊名称】《软件工程》
【年(卷),期】2024(27)1
【摘要】针对目前卷积神经网络对时序序列识别率较低、单模态数据信息量不充足等问题,提出了一种基于特征层融合的卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络组合的方法。
首先在毒品成瘾患者的脑电图和近红外光谱数据上,利用全新的CNN和BiLSTM组合网络分别对双模态数据进行特征提取,将最后一层BiLSTM的输出作为特征并进行特征串联,然后对串联特征进行分类识别。
特征融合实验结果表明,文章提出的CNNBiLSTM模型的分类效果最高准确率达到97.3%,并且双模融合方法进一步提高了分类准确率。
【总页数】5页(P1-5)
【作者】周宇星;樊丞成;王震;徐信毅;林萍;李晓欧
【作者单位】上海理工大学健康科学与工程学院;上海健康医学院医疗器械学院【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于特征层和二代曲波变换的多模生物特征融合识别方法
2.基于特征融合的多模态身份识别方法研究
3.基于特征融合的人脸图像识别方法研究
4.基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法研究
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基于量子粒子群方法训练ANFIS模型
基于量子粒子群方法训练ANFIS模型张正金;吴剑威【摘要】论文提出一种基于量子行为粒子群算法优化自适应模糊推理系统模型(ANFIS)参数,与之前使用梯度下降方法(Gradient Decent Method)不同,论文使用QPSO方法来训练ANFIS模型中隶属度函数的参数.经过训练后的ANFIS模型可以应用到非线性系统模型和混沌时序的预测.通过几组仿真实验结果表明基于量子粒子群方法训练ANFIS模型要优于基于粒子群算法方法训练ANFIS模型.【期刊名称】《巢湖学院学报》【年(卷),期】2017(019)003【总页数】8页(P42-49)【关键词】粒子群;量子粒子群;模糊系统;ANFIS【作者】张正金;吴剑威【作者单位】巢湖学院,安徽巢湖 238000;合肥师范学院,安徽合肥 230601【正文语种】中文【中图分类】TP399模糊系统[1-2]已经成功的应用在了多个领域，例如系统建模和控制。
许多神经学习或者统计学习方法中提出了利用自动生成模糊规则的方法来减轻系统的设计并提高系统性能。
模糊推理系统采用ifthen规则的模型来对人类知识和推理过程中对那些不能进行精确的定量分析来进行定性的建模。
Takagi和Sugeno首次提出模糊建模和模糊识别理论，Kang实际应用于控制、预测和推理过程中[3]。
论文采用基于自适应神经网络模糊推理系统（简称ANFIS）[4]，它可以作为构造模糊if-then规则的依据，来生成一组适当的隶属度函数来生成输入输出对。
通过训练过程生成的自适应模糊系统被称为进化模糊系统，也是近些年的研究热点。
ANFIS是其中的一个代表。
TSK是一个新的方法并且应用于复杂应用。
已经证明利用适当的规则，TSK系统可以接近于任何目标。
因此，TSK系统已经ANFIS模型中得到广泛应用，具有良好的适应性，它的优点可以用于局部线性化建模和传统线性状态估计与控制技术。
ANFIS同时具有神经网络和模糊系统二者的优点[5]。
EEG信号处理技术在脑控技术中的应用研究
EEG信号处理技术在脑控技术中的应用研究脑控技术是近年来备受关注的一项新兴技术。
它能够将人类大脑的思想和意念转化为能够操作和控制电子设备的指令，通过人脑与机器直接对话实现人机交互。
这项技术的应用可以涵盖智能家居、游戏、医疗等众多领域，为人们的生活和工作带来了便利和效率。
而在实现这项技术的过程中，EEG信号处理技术也扮演了重要的角色。
EEG信号是人类脑部活动产生的一种生物电信号。
通过监测EEG信号，我们可以了解人类大脑在不同状态下的活动情况。
而借助EEG信号处理技术，我们可以更深入地了解人类大脑活动的特点，并通过分析和解读这些信号，实现脑控技术。
EEG信号处理技术主要包括EEG信号采集、预处理、特征提取、分类和识别等环节。
首先，要保证EEG信号采集的准确性和稳定性，通常需要使用高精度的EEG采集设备和信号放大器。
其次，对采集的EEG信号进行预处理，包括去除噪声、通带滤波等，以提高信号质量。
接着，需要从预处理后的EEG信号中提取出与脱离负责区域相对应的特征。
常用的特征提取方法包括时域、频域、小波等。
在提取出特征后，需要设计分类器对提取的特征进行分类和识别，从而实现对脑电信号的识别和分析。
在脑控技术的应用中，EEG信号处理技术已经得到了广泛的应用。
以游戏为例，当玩家处于游戏中，EEG信号会不断产生变化，通过对EEG信号的分析，可以了解玩家的注意力、放松程度、情绪等状态，并据此自动调整游戏难度、关卡设计、角色操作等，提高游戏的体验感和可玩性。
在医疗领域中，EEG信号处理技术也被应用于诊断和治疗多种疾病，如精神疾病、中风等。
然而，目前EEG信号处理技术仍然面临着一些挑战和难点。
首先，由于人类大脑的活动状态具有高度的变异性和复杂性，如何提高信号的准确度和稳定性，成为了技术发展的瓶颈。
其次，EEG信号的预处理和特征提取过程中，人工的干预仍然起着重要的作用，如何实现自动化和无监督的处理方式，也是技术发展的一个重要方向。
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优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷
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基金项目：国家自然科学基金(61170122)，教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-12-0882)
作者简介：杨昌健(1990-)，男，江苏泰州人，硕士，主要研究方向为多媒体数据库与挖掘技术、模式识别；邓赵红(1982-)，男，博士，主要研究方向为模糊建模和智能计算；蒋亦樟(1988-)，男，博士，主要研究方向为模式识别、智能计算及应用；王士同(1964-)，男，博士，主要研究方向为人工智能、模式识别和生物信息．
基于0阶TSK 型迁移模糊系统的EEG 信号自适应识别 *
杨昌健，邓赵红，蒋亦樟，王士同
(江南大学 数字媒体学院 江苏省无锡市 214000)
摘 要：在EEG 信号识别中，传统的模糊系统建模方法均假设模型的训练数据集和测试集服从相同的分布。
在实际应用中，该假设受到了严峻的挑战。
针对上述挑战，本文探讨了适宜于数据分布迁移环境的直推式0阶模糊系统构建方法。
构造了基于二分类模型的直推式0阶模糊系统目标函数来训练系统参数。
本文提出的直推式迁移0阶TSK 型模糊系统（TL-0-TSK-FS ）算法在癫痫EEG 信号的自适应识别的研究结果表明：所提之方法较之相关方法显示出了一定的优越性。
关键词：脑电图信号；分布多样性；TSK 型模糊系统；迁移学习；小波包分解 中图分类号：TP391 文献标志码：A
Adaptive recognition of epileptic EEG signals based on 0-order
TSK type transfer fuzzy system
YANG Chang-jian, DENG Zhao-hong, JIANG Yi-zhang and WANG Shi-tong
(School of Digital Media, Jiangnan University, Wuxi Jiangsu 214000, China)
Abstract: Among many intelligent methods for EEG signals recognition, traditional fuzzy system modeling method assumes that the training data set and testing set follows the same distribution. In practical applications, this assumption is facing a severe challenge. In view of the above challenge, this paper addresses the transductive 0-order fuzzy system modeling method in order to cater for the migration environment about data distribution. This paper have constructed transductive 0-order fuzzy system objective function based on two classification model to train system parameters. The results of transductive transfer 0-order TSK-type fuzzy system (TL-0-TSK-FS) algorithm in the study of adaptive identification of epileptic EEG signals showed the superiority over relative methods.
Key Words: EEG signals; diversity of distribution; TSK type fuzzy system; transfer learning; wavelet packet decomposition
0 引言
癫痫是由大脑神经元突发性异常引起的短暂性大脑功能障碍[1]。
它是一种发病率很高的疾病, 严重影响人们健康。
癫痫的诊断主要依靠临床病史和脑电图检查, 80%左右的癫痫病人都具有一定的脑电图异常, 即表现为癫痫特征波。
尤其对临床诊断困难的非典型癫痫发作、各种异型癫痫和隐匿型癫痫, 脑电图检测对该病的确诊起着至关重要的作用。
目前，多种智能建模技术[2-11]被应用于癫痫脑电信号的识别中。
代表性的方法有：朴素贝叶斯法(naïve Bayes, NB)[2]；线性判别分析法(linear discriminant analysis, LDA)[3]；决策树算法(decision tree, DT)[4,5]；K 近邻算法(K-Nearest Neighbor ，KNN)[6]；支持向量机(support vector machine, SVM)[7]及模糊系统建模方法[8-11]。
在目前的主要智能识别方法中,模糊系统由于其良好的可解释性和强大的学习能力,较之其他显示出了独特的优势。
本
文的重点即是探讨基于模糊系统的癫痫脑电信号识别。
尽管模糊系统和其他智能学习方法在EEG 信号识别方面显示出了一定的有效性，但他们都假设模型的训练集和测试集服从相同的数据分布，因而仅在训练域和测试域数据服从相同分布时方可获取良好的分类性能。
对于癫痫EEG 信号而言，上述假设并不总能满足，这使得传统的模糊系统建模方法正受到严峻的挑战。
EEG 信号存在多种不同的数据分布特征，大致可分为如下三类[22]：
(1)健康者正常状态下的EEG 信号； (2)癫痫病人发病期状态下的EEG 信号； (3)癫痫病人发病间歇期的信号。
这三种信号均含各自独立的数据分布特征，相互之间存在一定的差异性，具体如图1所示。
在以往的研究中，研究者们大都使用已知大量类别信息的(1)和(2)类状态下的信号数据进行分类器的构建。
研究表明，若使用基于(1)及(2)类数据训练的
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/article/02-2015-08-002.html。