脑电信号多特征融合与卷积神经网络算法研究

针对脑电信号（electroencephalogram,EEG）运动想象中单一特征无法多维表征信号中的信息导致的分类准确率不高的问题,提出一种基于样本熵和共空间模式特征融合的特征提取算法。算法先对原始脑电信号进行小波包分解,从中选择包含μ和β节律的分量进行重构,然后分别提取重构信号的样本熵和CSP(common spatial pattern,CSP)特征,将两者融合组成新的特征向量,使用所设计的一维卷积神经网络对其进行识别获得分类结果。所提方法在2003年BCI Dataset Ⅲ中获得了91.66%的分类准确率,在2008年BCI Dataset A中获得了85.29%的平均分类准确率。与近年来文献中提出的多特征融合算法相比,准确率提高了7.96个百分点。     

频带能量与样本熵在注意力脑电信号中的对比研究

脑电波是一种复杂的生物电信号,可反应出大脑内部的活动及注意力等精神状态。基于此,论文设计了注意力相关的脑电实验,并完成了受试者脑电数据的采集,对所采集的脑电数据分别从以下两种角度进行研究:从时频分析的角度,采用db4小波基对原始脑电信号进行7层小波包分解,提取了β波/θ波能量占比作为特征量;从非线性动力学的角度,提取脑电信号的样本熵作为特征,并分别对各受试者进行注意力的分级研究。通过对比分析,结果表明两者都能从一定程度上表征注意力水平的状况,但样本熵对于多级注意力的区分度更好。     

基于残差模块和自注意力机制GAN的脑电信号增广方法

针对脑电信号（EEG）数据量过少的问题,提出一种基于残差模块（ResBlock）和自注意力（Self-Attention）机制的生成对抗网络（GAN）,记为RBSAGAN。该模型首先对ResBlock进行改进,设计了Up ResBlock和Down ResBlock网络用于提取信号中不同尺度感受野的特征并对数据维度进行扩大和缩小;然后根据Self-Attention机制设计1D Self-Attention网络挖掘EEG中各离散时刻之间的时间相关性;最后通过生成器和判别器的对抗训练生成逼真的信号。该模型在公开的BCI Competition IV dataset 2a数据集进行了大量实验,结果表明,RBSAGAN具有生成接近于真实脑电信号样本的能力,并且将分类器1D卷积网络（CNN）的平均识别率提升至96.04%,可以为EEG数据增广任务提供参考。     

基于排列熵和CSP融合的脑电信号特征提取

脑电信号(EEG)是一种在医学领域应用非常广泛的生物电信号。单一的特征提取方法不能够多方面表示脑电信号特征,从而会给不同意识任务下运动想象脑电信号的分类带来一定困难。对此,提出一种基于离散小波变换(DWT)、排列熵(PE)和共空间模式算法(CSP)的特征提取方法(DWT-PECSP)。首先,采用db4小波基对原始脑电信号进行3层小波分解,根据左右手运动想象所处的频段重构出包含μ节律(8 Hz-12 Hz)和β节律(18 Hz-26 Hz)的频段信号;然后,分别计算出该频段信号的排列熵值和CSP方差作为特征量,并将这两组特征量进行组合;最后,将组合后的特征量输入到支持向量机(SVM)中进行分类识别。实验结果表明,该算法在2003年脑机接口竞赛的标准数据集(DataSet Ⅲ)分类上获得了较高的分类准确率(91.43%),均高于单一提取排列熵特征的准确率(71.42%)和CSP方差特征的准确率(85.71%)。通过对比近年来其他文献的特征提取方法,验证了DWT-PECSP算法能够更有效地提取运动想象脑电特征。     

脑电注意水平的特征识别

为了提高从单通道脑电信号中注意水平的识别精度,在近似熵基础上提出改进的模糊熵计算方法,用于计算脑电注意力水平值。以12例受试者脑电监测数据作为样本,提取脑电数据模糊熵特征值,采用支持向量机进行识别,并与其他方法进行比较,基于模糊熵的特征提取方法平均准确率达76.3%。实验结果表明,该模糊熵方法能有效地表征脑电注意力集中程度的复杂度。     

用于脑电数据增强和情绪识别的自注意力GAN

针对脑电信号（electroencephalogram,EEG）情绪识别中数据稀缺及由此导致的情感分类精度不高的问题,提出了一个引入自注意力机制的条件Wasserstein生成对抗网络（SA-cWGAN）,通过自注意力模块从训练数据学习长时上下文相关的全局特征,采用Wasserstein距离和梯度惩罚的Lipschitz约束对网络的损失函数进行优化,进而生成高质量的EEG数据对原有训练集进行增强。所提方法分别在DEAP和SEED数据集上进行了大量的二分类和三分类对比实验,生成了与EEG训练数据分布接近的微分熵（DE）和功率谱密度（PSD）特征,以此来增强EEG训练数据集,采用SVM分类器对增强后的EEG特征进行情绪分类。实验结果表明,在DEAP数据集上的唤醒度和效价维度下,增强后的DE、PSD特征较原有DE、PSD特征二分类准确率分别提高了16.63、17.55个百分点和6.48、8.34个百分点;在SEED数据集下,三分类准确率分别提高了4.64、5.18个百分点,证明所提方法生成的特征具有良好的鲁棒性,也表明通过对GAN网络引入自注意力机制生成的特征增强原有训练数据集能够有效提高E...     

融合多尺度特征的脑电情感识别研究

基于单尺度二维、三维卷积的脑电情感识别算法存在原始信号映射到高维特征矩阵过程中信息易丢失、模型参数量大、提取特征相对单一等问题。提出多尺度金字塔交互注意力残差网络（MPIAResnet）。利用多尺度一维卷积核直接提取原始脑电信号的多尺度空间特征,将标准卷积替换为分组卷积,相比二维、三维卷积具有更少的参数量,同时利用通道交互注意力机制优化特征提取过程。在此基础上,与双向GRU(BiGRU)融合组成MPIAResnetBiGRU网络,进一步提取脑电信号的上下文语义信息,实现脑电信号的时空特征融合。基于公开数据集DEAP的实验结果表明:在受试者依赖实验中,该模型Valence和Arousal维度识别准确率达到97.60%和98.15%,相比单尺度模型提升8.56和8.36个百分点;在小批量训练集实验中,当训练集占比为30%时,测试集准确率依然可以保持在90%以上;在分频带实验中,2个高频带信号识别准确率优于低频带信号,证明了模型的有效性;而在受试者全部参与实验中,该模型的识别准确率也均优于对比方法。     

消费者偏好预测的深度学习神经网络模型

通过对于人类大脑活动的研究来分析消费者对广告和产品的反应的神经营销正在受到新的关注。针对基于脑电波（EEG）的神经营销，提出了一种基于深度学习神经网络的消费者对产品的偏好预测方法。首先，为了提取消费者EEG的特征，采用短时傅里叶变换（STFT）与双调和样条插值，从多通道脑电信号中得到了5个不同频带的EEG形图视频；然后，提出了一种结合5个三维卷积神经网络（3D CNN）与多层长短期记忆（LSTM）神经网络的预测模型，用于从脑电地形图视频预测到消费者的偏好。与卷积神经网络（CNN）模型和LSTM神经网络模型相比，消费者依赖模型的平均准确度分别提高了15.05个百分点和19.44个百分点，消费者独立模型的平均准确度分别提高了16.34个百分点和17.88个百分点。理论分析与实验结果表明，所提出的消费者偏好预测系统可以以低成本提供有效的营销策略开发和营销管理。     

基于脑机接口的控制器

为实现大脑与设备的通讯,研究基于脑机接口的控制器．本文研究脑电信号（EEG）的特征提取,实验通过E．Prime心理学软件结合Neuroscan公司生产的64导脑电采集设备获取脑电原始信号,利用小波算法对原始脑电信号进行分析,提取感兴趣的频段小波系数作为特征;分析脑电信号的功率谱,基于Fisher准则设计分类器．本文在研究脑机接口（Brine．ComputerInterface,BCI）的基础上通过想象实现了对运动的控制．以轮椅为实际控制对象,仅仅通过两个电极采集脑电信号,设计制作了控制器,理论验证实验成功的通过想象控制轮椅的四个方向的运动．本文最后还探讨了脑机接口的应用前景．     

基于水平可视图多元联合模体熵的多维EEG情感脑电信号识别

目前,许多基于深度学习和神经网络的算法被应用于脑电(electroencephalogram, EEG)信号情感识别.然而,现有研究大多采用提取单维脑电信号特征的方法.随着多传感技术的更新,更具全面性和系统性的多维信号特征提取需求出现.本文尝试将复杂网络研究应用到多维情感脑电识别中,提出一种基于水平可视图多元联合模体熵的情感识别算法,该方法可以有效避免人工选取特征对实验结果的影响,保持原始序列的非线性动力学特征.首先利用水平可视图算法将多维情感脑电信号分别转换为多路可视图网络,提取模体熵特征识别情感脑电研究中的关键频带和关键通道.在此基础上,将水平可视图网络两两联合,提取多元水平联合模体熵向量,作为输入参数对情感脑电信号进行识别.由于情感脑电序列长度会对识别效果产生影响,我们将脑电信号切割成大小不一的窗口,对比不同窗口大小对分类准确率的影响.实验结果表明,当切割窗口大小为10 s时,多元水平联合模体熵对情感脑电信号的识别效果最佳,对积极脑电/消极脑电、积极脑电/中性脑电、消极脑电/中性脑电的分类准确率分别达到95.07%, 97.73%, 90.26%,优于其他二维连接参数.同时,三分...     

三维输入卷积神经网络脑电信号情感识别

为了保留电极之间的空间信息以及充分提取脑电信号(Electroencephalogram,EEG)特征,提高情感识别的准确率,提出一种基于三维输入卷积神经网络的特征学习和分类算法.采用单熵(近似熵(Approximate Entropy,ApEn)、排列熵(Permutation Entropy,PeEn)和奇异值分解...     

基于混合特征建模的图卷积网络方法

对于网络中拥有的复杂信息,需要更多的方式抽取其中的有用信息,但现有的单特征图神经网络（GNN）无法完整地刻画网络中的相关特性。针对该问题,提出基于混合特征的图卷积网络（HDGCN）方法。首先,通过图卷积网络（GCN）得到节点的结构特征向量和语义特征向量;然后,通过改进基于注意力机制或门控机制的聚合函数选择性地聚合语义网络节点的特征,增强节点的特征表达能力;最后,通过一种基于双通道图卷积网络的融合机制得到节点的混合特征向量,将节点的结构特征和语义特征联合建模,使特征之间互相补充,提升该方法在后续各种机器学习任务上的表现。在CiteSeer、DBLP和SDBLP三个数据集上进行实验的结果表明,与基于结构特征训练的GCN相比,HDGCN在训练集比例为20%、40%、60%、80%时的Micro?F1值平均分别提升了2.43、2.14、1.86和2.13个百分点,Macro?F1值平均分别提升了1.38、0.33、1.06和0.86个百分点。用拼接或平均值作为融合策略时,准确率相差不超过0.5个百分点,可见拼接和平均值均可作为融合策略。HDGCN在节点分类和聚类任务上的准确率高于单纯使用结构或语义网络训练的模型,并且在输出维度为64、学习率为0.001、2层图卷积层和128维注意力向量时的效果最好。     

注意力机制海洋场景图像理解算法

针对复杂海洋场景(目标多尺度、对象多样化、风格差异大、时空强关联且存在不确定性目标)特点,研究基于注意力机制的复杂图像有效特征提取方法,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的复杂海洋场...     

基于小波特征与注意力机制结合的卷积网络车辆重识别

针对现有的基于卷积神经网络（CNN）的车辆重识别方法所提取的特征表达力不足的问题,提出一种基于小波特征与注意力机制相结合的车辆重识别方法。首先,将单层小波模块嵌入到卷积模块中代替池化层进行下采样,减少细粒度特征的丢失;其次,结合通道注意力（CA）机制和像素注意力（PA）机制提出一种新的局部注意力模块——特征提取模块（FEM）嵌入到卷积网络中,对关键信息进行加权强化。在VeRi数据集上与基准残差网络ResNet-50、ResNet-101进行对比。实验结果表明,在ResNet-50中增加小波变换层数能提高平均精度均值（mAP）;在消融实验中,虽然ResNet-50+离散小波变换（DWT）比ResNet-101的mAP降低了0.25个百分点,但是其参数量和计算复杂度都比ResNet-101低,且mAP、Rank-1和Rank-5均比单独的ResNet-50高,说明该模型在车辆重识别中能够有效提高车辆检索精度。     

全卷积目标检测的改进算法

基于无锚点的单阶段全卷积目标检测算法（FCOS）无需生成大量的锚点避免了样本不平衡问题,但FCOS可能更适应于某一特定场景。为了增强特征融合,并提高目标检测的准确性,提出了全卷积目标检测算法FCOS的改进算法ConFCOS。该算法设计了一个增强的特征金字塔网络,引入带有全局上下文信息的注意力模块和空洞卷积模块,以减少特征融合过程中的信息衰减。另外,构建了一个级联检测头来检测对象,对检测的边界框进行细化来提高分类和回归的置信度。此外,针对提出的ConFCOS的损失函数进行了优化以提高目标检测的准确率。在COCO数据集上进行的实验表明,ConFCOS的准确度比FCOS提高了1.6个百分点。     

结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别

针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。结合脑电信号的功率谱熵以及非线性属性特征（近似熵、最大Lyapunov指数、Hurst指数）,提出了基于主成分分析（PCA）的非线性全局特征（非线性几何特征+非线性属性特征）和功率谱熵的融合算法,以支持向量机（SVM）为分类器进行情感识别。结果显示,非线性全局特征能更有效地实现情感识别,二分类情感识别率约90%左右。基于PCA的融合情感特征相比单一特征能达到更佳的情感识别性能,四分类实验中平均识别率可达86.42%。结果表明,非线性全局特征相比非线性属性特征情感识别率有所提高,非线性全局特征以及功率谱熵的结合可以构造出更佳的情感脑电特征参数。     

改进YOLOv3的遥感影像小目标检测方法

针对当前目标检测任务中对小目标检测识别率低,漏检率高的问题,提出一种基于门控通道注意力机制（EGCA）和自适应上采样模块的改进YOLOv3算法。该算法采用DarkNet-53作为主干网络进行图片基础特征提取;引入自适应上采样模块对低分辨率卷积特征图进行扩张,有效增强了不同尺度卷积特征图的融合效果;在三个尺度通道输出预测结果之前分别加入EGCA注意力机制以提高网络对小目标的特征表达和检测能力。将改进的算法在公开数据集RSOD（remote sensing object detection）上进行实验,小目标检测精度提升了8.2个百分点,最为显著,平均精度AP值达到56.3%,较原算法提升了7.9个百分点。实验结果表明,改进的算法相比于传统YOLOv3算法和其他算法拥有更好的小目标检测能力。     

大数据下基于特征图的深度卷积神经网络

针对大数据环境下DCNN(deep convolutional neural network)算法中存在网络冗余参数过多、参数寻优能力不佳和并行效率低的问题,提出了大数据环境下基于特征图和并行计算熵的深度卷积神经网络算法MR-FPDCNN(deep convolutional neural network algorithm based on feature graph and parallel computing entropy using MapReduce)。该算法设计了基于泰勒损失的特征图剪枝策略FMPTL(feature map pruning based on Taylor loss),预训练网络,获得压缩后的DCNN,有效减少了冗余参数,降低了DCNN训练的计算代价。提出了基于信息共享搜索策略ISS(information sharing strategy)的萤火虫优化算法IFAS(improved firefly algorithm based on ISS),根据“IFAS”算法初始化DCNN参数,实现DCNN的并行化训练,提高网络的寻优能力。在Reduce阶段提出了...     

改进YOLOv5的白细胞检测算法

针对白细胞数据样本少、类间差别小及目标尺寸小导致的检测精度低、效果不佳等问题,提出一种基于改进YOLOv5的白细胞检测算法YOLOv5-CHE.在主干特征提取网络的卷积层中添加坐标注意力机制,以提升算法的特征提取能力;使用四尺度特征检测,重新获取锚点框,增加浅层检测尺度,来提高小目标的识别精度;改变边框回归损失函数,以...