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Objective This paper presents classifications of mental tasks based on EEG signals using an adaptive Radial Basis Function (RBF) network with optimal centers and widths for the Brain-Computer Interface (BCI) schemes. Methods Initial centers and widths of the network are selected by a cluster estimation method based on the distribution of the training set. Using a conjugate gradient descent method, they are optimized during training phase according to a regularized error function considering the influence of their changes to output values. Results The optimizing process improves the performance of RBF network, and its best cognition rate of three task pairs over four subjects achieves 87.0%. Moreover, this network runs fast due to the fewer hidden layer neurons. Conclusion The adaptive RBF network with optimal centers and widths has high recognition rate and runs fast. It may be a promising classifier for on-line BCI scheme. 相似文献
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为快速且较准确获取试验汽车的动力性能参数,建立了符合基于驾驶机器人操纵的试验汽车的动力性能模型,并分别对几种轿车的发动机特性与最高车速、加速能力等汽车动力性指标进行了仿真.仿真结果表明,相关仿真数据与厂家提供的参考数据相吻合.所建立的仿真模型是实用的,具有车型适应性强、模型参数量少且易获取等特点. 相似文献
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交通部颁布的《国内船舶运输经营资擀管理规定》(以下简称“规定”)已于4月1日起实施。这一新规定的实施,对提高水运业的整体水平、促进船舶运输安全,都将产生深远影响。 相似文献
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