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基于QAGKRL的强化学习在线神经解码方法

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1. 绪论第14-30页
    1.1 脑机接口简介第14-26页
        1.1.1 互适应脑机接口概述第18-19页
        1.1.2 互适应脑机接口研究现状第19-26页
    1.2 研究意义第26-27页
    1.3 研究内容与目标第27-28页
    1.4 论文结构安排第28-30页
2. 实验设计及信号采集与预处理第30-41页
    2.1 实验设计第30-32页
        2.1.1 实验对象第30-31页
        2.1.2 实验范式第31-32页
    2.2 神经/运动信号采集第32-36页
        2.2.1 微电级阵列第32-33页
        2.2.2 神经信号采集第33-35页
        2.2.3 运动信号采集第35-36页
    2.3 神经信号预处理第36-39页
    2.4 本章小结第39-41页
3. 强化学习与监督学习方法第41-56页
    3.1 算法介绍第41-46页
        3.1.1 基于BP的AGREL第41-42页
        3.1.2 基于核函数的QAGKRL第42-45页
        3.1.3 基于监督学习的SVM第45-46页
    3.2 离线分析第46-55页
        3.2.1 信噪比分析第47-48页
        3.2.2 正确率分析第48-52页
        3.2.3 鲁棒性分析第52-54页
        3.2.4 稳定性分析第54-55页
    3.3 本章小结第55-56页
4. 在线实验第56-71页
    4.1 离线到在线的挑战第56-57页
    4.2 实验平台第57-66页
        4.2.1 整体架构第57-58页
        4.2.2 范式程序第58-61页
        4.2.3 在线程序第61-64页
        4.2.4 SVM/AGREL/QAGKRL的在线平台实现第64-66页
    4.3 实验方法第66-67页
    4.4 实验结果第67-70页
    4.5 本章小结第70-71页
5. 总结与展望第71-74页
    5.1 工作总结第71-72页
    5.2 工作展望第72-74页
参考文献第74-78页
作者简介第78页

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