计算机应用

作者：曹铉, 罗天健

单位：1.福建师范大学 计算机与网络空间安全学院，福州 350117；2.数字福建环境监测物联网实验室（福建师范大学），福州 350117

关键词：动态对抗学习,运动想象,脑电信号,域适应,协方差矩阵对齐

基金：国家自然科学基金资助项目(62106049);福建省自然科学基金资助项目(2022J01655)

解码运动想象脑电（EEG）信号是构造脑机接口（BCI）的关键技术之一。然而，脑电样本采集成本高、个体差异大，且信号具有时变性强、低信噪比等特点，构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此，提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先采用样本协方差对齐和全局域鉴别器适应样本集边缘分布，随后采用多个类别子域鉴别器适应样本集条件分布，并自适应学习多域鉴别器的对抗系数。基于动态多域对抗学习策略，所提出的动态多域对抗网络（DMDAN）模型可学习到被试域间有泛化能力的深度特征。在BCI Competition IV 2A和2B公开数据集上的实验结果表明，DMDAN模型提高了跨被试域不变特征的学习能力，与现有对抗学习方法DRDA（Deep Representation Domain Adaptation）相比，在数据集2A和数据集2B上的平均分类准确率分别提高了1.80和2.52个百分点。可见，所提出的DMDAN模型提升了跨被试运动想象脑电信号解码性能，在不同数据集上具有不错的泛化性。

来源：2024年第2期

《计算机应用》期刊编辑部

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