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申请/专利权人：西安科技大学

摘要：本发明提供了一种多分类器结合的矿用机器人意念感知与决策方法；步骤1，数据获取与预处理；步骤2，改变模板匹配中各相似度的简单结合策略，并搭建DCPM算法模型；步骤3，基础分类器的构建，构建线性判别分类器、EEGNet神经网络模型和DCPM算法；步骤4，构建强分类器，融合弱分类器的特征信息，输出矿用机器人的控制指令；步骤5，使用无人机控制指令实现对矿用机器人的控制。本发明提出了基于改进的小波阈值去噪方法，实现了脑电数据的滤波效果改善。本发明使用支持径向基神经网络，对线性判别分析、EEGNet神经网络模型和改进的DCPM算法三种基础分类器提取的特征信息进行融合，输出矿用机器人的控制指令，实现对矿用机器人的感知与决策。

主权项：1.一种多分类器结合的矿用机器人意念感知与决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，数据获取与预处理，进行脑电采集实验，采集稳态视觉和运动想象的多模态脑电数据，对脑电数据进行滤波、去伪迹、基线校正、50Hz陷波的预处理；步骤2，改变模板匹配中各相似度的简单结合策略，并搭建DCPM算法模型；步骤3，基础分类器的构建，建线性判别分类器、EEGNet神经网络模型和DCPM算法；步骤4，构建强分类器，融合弱分类器的特征信息，输出矿用机器人的控制指令；步骤5，使用无人机控制指令实现对矿用机器人的控制；步骤1中，所述脑电数据进行滤波、去伪迹、基线校正、50Hz陷波的预处理采用改进的小波阈值去噪方法；该改进的小波阈值去噪方法，采用的一种连续且高阶可导的新阈值函数，阈值截断后的小波系数为： 式中，j表示小波分解层数，λj表示所给定的阈值，wj,k为分解得到的第j层尺度上小波系数值，为阈值处理后第j层尺度上小波系数值；该阈值函数不含不确定参数，阈值大小可随分解阶数j的变化自适应地进行调节；当逐渐增加时，逐渐趋于wj,k；当逐渐趋于λj时，逐渐趋于0或λj；由于上述阈值函数在±λj处是连续的，且当小波系数的绝对值满足时，阈值函数高阶可导；此时函数的走向类似于软阈值函数，并保留了与软阈值函数一样的连续性和光滑性特征，无阶跃现象；而当wj,k→λj时，此刻新函数的曲线走势又趋向于硬阈值函数，可以达到原始信号的最优估计，避免了软阈值函数处理后与原信号存在偏差的不足；这一阈值函数不仅可以直观上保持信号光滑连续，也能保留信号有效信息；当信号在不连续点发生震荡时，小波阈值去噪的消噪效果就不理想；平移不变小波阈值法通过改变含噪信号的时域顺序，使奇异点在整个信号中的位置发生改变，该方法对于消除在小波变换以及阈值处理时信号奇异点周围所产生的振荡是有效果的，伪Gibbs现象也可以得到有效抑制；步骤2中，所述改变模板匹配中各相似度差异性结合策略用于实现对DCPM算法的改进；步骤3中，以稳态视觉诱发和运动想象的多模态脑电信号用于实现对矿井机器人的感知与决策；步骤4中，基于径向基神经网络的多分类器结合强分类器构建策略，线性判别分析、EEGNet神经网络和改进的DCPM算法作为弱分类器的基础网络，使用径向基神经网络作为上述弱分类的结合网络，实现脑电信号的强分类器构建。

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