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內容簡介： 《基于脑机交互的人体运动意图智能识别算法研究与应用》针对脑电信号非线性、幅值微弱、信噪比低等特点对解码性能的影响， 介绍了基于传统机器学习、深度学习与迁移学习的数据优化、特征融合与特征迁移算法， 主要内容包括: 基于最大平均差异和P 阈值优化的脑电信号(EEG)通道选择算法; 基于多重加权的EEG 多模态特征融合算法;基于受限玻尔兹曼机的EEG 深度多模态特征学习算法; 基于残差网络的EEG 多模态特征动态融合算法; 基于多特征混合融合网络的EEG 解码算法; 基于时空融合域适应的EEG 特征迁移算法。本书可作为计算机、人工智能、模式识别等相关专业人员的参考用书。 關於作者： 王子男 长江学者”创新团队骨干人员，辽宁省振动工程学会会员。长期致力于动力学，智能识别算法、数字孪生系统、故障监测与诊断、多系统协同控制、路径优化算法等理论与应用研究。项目参与人在理论方面，已发表《Mechanical Systems and Signal Processing》、《IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems》和《Measurement Science and Technology》期刊等SCI论文20余篇。主持承担国家自然基金青年项目、科技部国际合作司国际合作项目和省部级项目5项，参与国家级、省部级项目10余项。 目錄： 第1 章　 绪论 第2 章　 运动想象脑电信号识别算法的相关理论 第3 章　 基于 MMD 和 P 阈值优化的 EEG 通道选择算法 第4 章　 基于多重加权的 EEG 多模态特征融合算法 第5 章　 基于受限玻尔兹曼机的 EEG 深度多模态特征学习算法 第6 章　 基于残差网络的 EEG 多模态特征动态融合算法 第7 章　基于多特征混合融合网络的 EEG 解码算法 第8 章　 基于时空融合域适应的 EEG 特征迁移算法

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