И.И. ИВАНОВ НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана ЮФУ
реклама
И.И. ИВАНОВ НИИ нейрокибернетики им. А.Б. Когана ЮФУ, Ростов-на-Дону [email protected] КОМИТЕТ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПАТТЕРНОВ МОЗГОВОЙ АКТИВНОСТИ ПО ДАННЫМ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ В работе предложен новый подход для поиска пространственновременных паттернов электроэнцефалограммы мозговой активности мысленно выполняемых движений. В основе метода лежит Ключевые слова: Комитет нейронных сетей, радиально-базисная сеть, интерпретатор выходов, мозговой интерфейс, электроэнцефалограмма, мысленные движения. Содержание практической задачи. Задача классификации электроэнцефалограммы мысленных движений ….. Метод поиска узловых точек многомерных спектров. Предлагается интерпретировать задачу с позиции … Нейросетевая реализация метода. Для практической реализации изложенного подхода предлагается использовать … Результаты моделирования. В практических исследованиях были использованы данные электроэнцефалограммы движений левой и правой рукой и фоновой электроэнцефалограммы, записанной в отсутствии каких-либо движений. … Качественное сравнение с другими методами решения задачи. Рассмотрим основные характеристики метода … Выводы. В работе предложен новый подход … Список литературы 1. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain-computer interfaces for communication and control. // Clin. Neurophysiol. 2002. 113. Р. 767–791. 2. Morash V, Bai O, Furlani S, Lin P, Hallett M.Classifying EEG signals preceding right hand, left hand, tongue, and right foot movements and motor imageries. // Clin Neurophysiol, 2008. Nov; 119(11). Р. 2570-2578. 3. Шепелев И.Е., Владимирский Б.М. Построение нейросетевого классификатора для интерфейса «мозг–компьютер». //Нейрокомпьютеры: разработка, применение, 2010. №2. С. 4-10. 4. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. М.: Вильямс, 2006.
