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基于神经网络的运动想象分类研究
文献摘要：
近年来,神经网络的模型不断得到完善,神经网络在运动想象分类任务中的应用越来越广泛,分类准确率不断提高.本文主要对传统的机器学习算法进行介绍与总结,在此基础上对深度学习网络模型的原理及应用进行了概括,主要分析卷积神经网络、生成对抗网络和胶囊网络这几种网络模型的优缺点及应用,并对多种网络模型组合分类或将单一网络模型中的多种特征进行组合分类的发展趋势进行展望,提出目前运动想象分类任务面临的问题及发展趋势.
文献关键词：
神经网络;运动想象;脑机接口;分类算法
中图分类号：
作者姓名：
何爽;黄鑫;林思睿;徐澜菲;王莹莹;邹任玲;李丹;胡秀枋
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]何爽;黄鑫;林思睿;徐澜菲;王莹莹;邹任玲;李丹;胡秀枋-.基于神经网络的运动想象分类研究)[J].软件工程,2022(08):7-10
A类：
B类：
运动想象,分类研究,分类任务,分类准确率,机器学习算法,深度学习网络,原理及应用,生成对抗网络,胶囊网络,模型组合,脑机接口,分类算法
AB值：
0.293249
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