HMM-NRBF混合模型的混沌序列建模與應(yīng)用.pdf

1、腦電(Electroencephalogram, EEG)作為與人類大腦最具直接聯(lián)系的一種外在表現(xiàn)形式,是臨床診斷的重要手段之一。傳統(tǒng)的方法從頻譜和統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度研究腦電時(shí)間序列,能夠?qū)δX電給出部分詳細(xì)的解釋,為腦電的有效應(yīng)用作出了一定貢獻(xiàn)。然而,這些方法無(wú)法對(duì)大腦的非線性動(dòng)力學(xué)性質(zhì)進(jìn)行深入有效的理解。
　　本文從歸一化RBF網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始,針對(duì)腦電信號(hào)具有混沌的特性,提出一種建模和預(yù)測(cè)混沌信號(hào)的新方法,并將HMM和歸一化RBF混合網(wǎng)絡(luò)應(yīng)

2、用于腦電信號(hào)的建模和預(yù)測(cè)。同時(shí)采用遺傳算法訓(xùn)練歸一化RBF網(wǎng)絡(luò),用Baum-Welch算法來(lái)訓(xùn)練HMM得到最優(yōu)的混合網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。從我們的研究成果可以看出,該混合模型比傳統(tǒng)的單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能更加精確地逼近參數(shù)變化的混沌信號(hào)和時(shí)空混沌信號(hào)。
　　另外,我們運(yùn)用該混合模型分別對(duì)臨床采集到的正常腦電信號(hào)和癲癇腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型可以揭示腦電信號(hào)的混沌動(dòng)力學(xué)特性。最后,用該混合網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)癲癇腦電信號(hào),結(jié)果表明該模型是一