公开(公告)号：CN116451146A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310248092.4

申请日：2023-03-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 陈万忠 ,  王正

IPC: G06F18/2415 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  B60W50/08

Abstract: 一种基于混合神经网络的脑电信号分类方法，属于人机交互智能技术领域。本发明的目的是在准确的分类后，将脑电信号转换为数字信号并形成用来控制车辆的控制指令，实现脑电信号对于汽车控制辅助驾驶的基于混合神经网络的脑电信号分类方法。本发明步骤是：采集脑电信号，脑电数据预处理，构建融合熵矩阵，训练混合神经网络模型，测试集的数据分类，将上位机与模拟驾驶舱相连，驾驶员头戴脑电帽，测试驾驶员对于车辆的控制效果。本发明大大提高了分类的准确率，并且将混合神经网络的模型进行优化得到了更好的分类效果。同时将神经网络的分类结果转化为对汽车的控制指令，可以实现在紧急状况下对于车辆进行脑电控制，实现停车、左转、右转、加速以及常态驾驶五种控制状态。为驾驶员及同行人员的安全提供了保障。