本文主要研究内容
作者唐贤伦,刘雨微,万亚利,马艺玮（2019）在《堆叠稀疏降噪自编码的脑电信号识别》一文中研究指出：该文以深度学习中的自动编码机为基础,对原始输入向量加入噪声处理,隐含层加入稀疏限制,再将单一的网络结构堆叠成深层神经网络,提出改进算法——堆叠稀疏降噪自动编码机。通过在两个不同数据集(实验室采集数据集和2005年BCI竞赛数据集IVa)进行对比实验,结果表明该算法在运动想象脑电信号的特征提取上具有更强的学习能力和鲁棒性。
Abstract
gai wen yi shen du xue xi zhong de zi dong bian ma ji wei ji chu ,dui yuan shi shu ru xiang liang jia ru zao sheng chu li ,yin han ceng jia ru xi shu xian zhi ,zai jiang chan yi de wang lao jie gou dui die cheng shen ceng shen jing wang lao ,di chu gai jin suan fa ——dui die xi shu jiang zao zi dong bian ma ji 。tong guo zai liang ge bu tong shu ju ji (shi yan shi cai ji shu ju ji he 2005nian BCIjing sai shu ju ji IVa)jin hang dui bi shi yan ,jie guo biao ming gai suan fa zai yun dong xiang xiang nao dian xin hao de te zheng di qu shang ju you geng jiang de xue xi neng li he lu bang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自电子科技大学学报的唐贤伦,刘雨微,万亚利,马艺玮，发表于刊物电子科技大学学报2019年01期论文，是一篇关于降噪自动编码机论文,深度学习论文,脑电信号识别论文,稀疏论文,堆叠论文,电子科技大学学报2019年01期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自电子科技大学学报2019年01期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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