[發明專利]一種提高P300拼寫器性能的方法

有效

• 申請號: 202011026768.8
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112446289B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 張智軍;孫健聲
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06F18/241
• 分類號: G06F18/241;G06F18/2135;G06F18/10;G06N3/0499;G06N3/048
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 何淑珍;江裕強

1.一種提高P300拼寫器性能的方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1、對P300拼寫器的信號數據集進行預處理得到樣本集；

S2、將步驟S1中得到的樣本集進行主成分分析特征提取，得到特征集；

S3、將步驟S2中得到的特征集通過動態收斂微分神經網絡進行識別分類，得到的若干個神經網絡識別分類輸出值；動態收斂微分神經網絡為三層前饋網絡，網絡的輸入為x_i(i＝1,2,...,m)，其中m為輸入層神經元的數量；隱含層的輸入輸出關系表示為：

O_h(j)＝g(I_h(j)),j＝1,2,...,n；

式中，n為隱含層神經元個數，v_ij、b_h(j)分別為第j個神經元的權值和偏置；隱含層激活函數采用softsign函數，即：

g(x)＝x/(1+|x|).；

輸出層的輸入和輸出表示為：

O_o(r)＝f(I_o(r)),r＝1,2,...,p；

式中，p為輸出層神經元數量，w_jr、b_o(r)分別為第r個神經元的權值和偏置；f(·)作為輸出層的激活函數，也使用了softsign激活函數；

為了更好地表示得到的狀態方程，定義了一些新的符號，具體如下：

X＝(x₁,x₂,...,x_m,1)^T

表示網絡的輸入；

表示輸入層與隱含層之間的權值矩陣；

表示隱含層與輸出層之間的權值矩陣；

H＝(O_h(1),...,O_h(j),...,O_h(n),1)^T

表示隱含層的輸出；

O＝(O_o(1),...,O_o(r),...,O_o(p),1)^T

表示輸出層的輸出；

動態收斂微分神經網絡需要通過如下三個步驟構建：

S3.1、定義向量誤差函數ε(t)＝f(W(t)H(t))-Y＝O(t)-Y，其中Y為樣本集的標簽，H(t)＝g(V(t)X)為隱含層的輸出；

S3.2、為使誤差收斂于零，選取神經動力學公式其中，設計參數為λ＞0，具體根據實驗的需要適當設置，Φ(·)代表一個單調遞增的奇激活函數；

S3.3、根據向量誤差函數和神經動力學公式，得到隱式動力學方程的神經動力學模型其中H(t)＝g(V(t)X)為隱含層的輸出；H(t)被定義為H(k)：

式中k為迭代歷元和步長Δk＝1；

為了計算權矩陣V(k)和W(k)，利用控制變量法交替得到權矩陣V(k)和W(k)；

S4、將步驟S3中得到的若干個神經網絡識別分類輸出值進行集成平均得到P300拼寫器的信號分類結果；

S5、將步驟S4中得到的P300拼寫器的信號分類結果結合P300拼寫器的拼寫界面得到最終的拼寫字符。

2.根據權利要求1所述的一種提高P300拼寫器性能的方法，其特征在于，步驟S1中，所述預處理包括時間窗截取、帶通濾波、滑動平均濾波和訓練集平衡，具體包括以下步驟：

首先對采集得到的信號設定0～667ms的時間窗來捕捉視覺刺激后300ms出現的P300信號正峰，然后對此時間段的信號進行帶通濾波和滑動平均濾波，最后對正負類不平衡的訓練集以排列組合方式做平衡處理，得到樣本集。

3.根據權利要求2所述的一種提高P300拼寫器性能的方法，其特征在于，步驟S2中，對樣本集進行主成分分析提取關鍵特征，得到特征集，減少數據維度。