基于非線性維數(shù)約減的優(yōu)化算法在腦電問(wèn)題中的應(yīng)用.pdf

1、基于頭皮電位的腦電（EEG）的研究是一種無(wú)創(chuàng)的腦科學(xué)研究方法之一，引起了眾多學(xué)者的關(guān)注。腦電信號(hào)是一種非平穩(wěn)且非線性的隨機(jī)信號(hào)，在很多情況下，計(jì)算機(jī)處理的腦電數(shù)據(jù)通常維數(shù)高，數(shù)據(jù)量大，且經(jīng)常需要將其作為一個(gè)整體進(jìn)行處理和分析。采用傳統(tǒng)的線性或局部的算法直接處理這樣的數(shù)據(jù)，會(huì)使問(wèn)題變得比較復(fù)雜。針對(duì)EEG 的這些特點(diǎn)，本文引入了基于流形學(xué)習(xí)的非線性維數(shù)約減（即非線性降維）方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，從全局的和非線性角度得到能夠揭示高維腦電數(shù)

2、據(jù)本征結(jié)構(gòu)的低維數(shù)據(jù)，再應(yīng)用全局優(yōu)化算法對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 目前常用的線性維數(shù)約減技術(shù)都不能揭示實(shí)際數(shù)據(jù)的非線性結(jié)構(gòu)。而基于流形學(xué)習(xí)的非線性維數(shù)約減技術(shù)，如等距映射（ISOMAP），局部線性嵌套（LLE）等優(yōu)于傳統(tǒng)的線性降維技術(shù)。本文對(duì)非線性維數(shù)約減算法、全局優(yōu)化算法及腦電問(wèn)題進(jìn)行了研究，研究了非線性維數(shù)約減算法在EEG 中的應(yīng)用，對(duì)以下三個(gè)方面的腦電問(wèn)題進(jìn)行了應(yīng)用研究：LLE和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在癲癇棘波和背景腦電信號(hào)識(shí)別中的應(yīng)