局域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在時(shí)空混沌序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、腦電信號(hào)是大腦組織活動(dòng)和大腦功能狀態(tài)的綜合反映，腦電圖（EEG）是大腦行為的外在表征，是人們了解大腦活動(dòng)的一扇窗口。研究表明大腦是一個(gè)復(fù)雜的非線性時(shí)空混沌系統(tǒng)，腦電信號(hào)顯示出混沌動(dòng)力學(xué)特性，即腦電信號(hào)是一種非線性和非平穩(wěn)的混沌時(shí)間序列。隨著混沌理論和應(yīng)用技術(shù)的不斷深入，將混沌理論方法應(yīng)用到腦電信號(hào)分析及預(yù)測(cè)已成為混沌信號(hào)處理研究領(lǐng)域的前沿研究熱點(diǎn)，在臨床上有著越來(lái)越重要的應(yīng)用。
　　針對(duì)腦電信號(hào)是一種典型的時(shí)空混沌信號(hào)這一背景，本

2、文提出了一種有效的時(shí)空混沌信號(hào)建模方法。首先，通過(guò)對(duì)比誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，本文選擇徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有逼近精度高、穩(wěn)定性好優(yōu)點(diǎn)。其次，針對(duì)全局預(yù)測(cè)模型建模效率低、預(yù)測(cè)性能不佳、模型實(shí)時(shí)更新的計(jì)算復(fù)雜度高等缺點(diǎn)，提出一種基于最近鄰搜索的局域徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，提高預(yù)測(cè)效率與預(yù)測(cè)精度。再者，在局域徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇上，本文采用基于網(wǎng)格搜索與交叉驗(yàn)證法相結(jié)合的方法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)的選擇，避免了參數(shù)選擇的盲

3、目性、隨意性，從而更好地?cái)M合變化快速的時(shí)空混沌信號(hào)。之后，將新建立的模型應(yīng)用于時(shí)空混沌信號(hào)及實(shí)際腦電信號(hào)預(yù)測(cè)中，并將模型構(gòu)造成癲癇檢測(cè)器。最后，根據(jù)癲癇發(fā)作時(shí)腦電信號(hào)非線性動(dòng)力學(xué)特征改變，提出基于該模型預(yù)測(cè)效果的癲癇腦電信號(hào)特征提取方法，將預(yù)測(cè)誤差的歸一化方差對(duì)數(shù)值作為特征提取變量，從腦電信號(hào)中自動(dòng)檢測(cè)癲癇發(fā)作信號(hào)。
　　總之，本文一方面在結(jié)合徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、局域預(yù)測(cè)、網(wǎng)格搜索、交叉驗(yàn)證等關(guān)鍵理論的基礎(chǔ)上，提出局域最優(yōu)徑向基神經(jīng)網(wǎng)