[发明专利]一种基于多模型学习集成的动态自适应脑机接口解码方法有效
| 申请号： | 202210950240.2 | 申请日： | 2022-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN115358367B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 祁玉;王跃明;祝歆韵;朱君明;张建民 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/241;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模型学习集成的动态自适应脑机接口解码方法，在训练过程中使用迭代方式自主学习多个线性模型，并在脑机接口系统测试解码过程中，根据数据情况自动切换线性模型，实现自适应脑信号解码。通过上述自主学习多模型，并分时集成的策略，能够融合刻画不同特征线性解码器的能力，提高运动脑机接口系统的准确性和稳定性，在一定程度上解决了脑机接口系统因神经信号非稳态性造成的解码性能不稳定问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 学习 集成 动态 自适应 接口 解码 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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