DIVA模型中应用AGNN对脑电信号分类的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 专用术语注释表 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·DIVA模型的研究现状 | 第12-13页 |
| ·神经网络分类器的研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 DIVA模型 | 第17-25页 |
| ·DIVA模型的定义 | 第17页 |
| ·DIVA模型的结构 | 第17-24页 |
| ·前馈控制 | 第20-21页 |
| ·反馈控制 | 第21-22页 |
| ·前田几何声道模型 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 脑电信号及模型的学习过程 | 第25-32页 |
| ·脑电信号 | 第25-26页 |
| ·脑电信号的产生 | 第25页 |
| ·脑电信号的检测 | 第25页 |
| ·脑电信号的频率 | 第25-26页 |
| ·模型中脑电信号的产生方式 | 第26页 |
| ·早期的咿呀学语阶段 | 第26-27页 |
| ·模仿阶段 | 第27-28页 |
| ·反馈控制系统 | 第27页 |
| ·前馈控制系统 | 第27-28页 |
| ·程序仿真实现的DIVA模型的工作过程 | 第28-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 分类方法的比较 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第33-36页 |
| ·广义径向基神经网络模型 | 第33-35页 |
| ·RBF神经网络的学习算法 | 第35-36页 |
| ·Fisher线性判别 | 第36-37页 |
| ·自适应生长型神经网络 | 第37-40页 |
| ·神经元的确定 | 第37-38页 |
| ·学习算法 | 第38页 |
| ·权值的调整 | 第38-40页 |
| ·实验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 将 AGNN 应用于 DIVA模型 | 第43-49页 |
| ·AGNN分类步骤的确定 | 第43-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-47页 |
| ·两种方法结果比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 附录1 程序清单 | 第56-57页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第58-59页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
