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抽象的卷积神经网络（CNN）及其变体已成功应用于基于脑电图（EEG）的运动图像（MI）解码任务。但是，这些基于CNN的算法通常在感知脑电图信号的全球时间依赖性方面存在局限性。此外，他们还忽略了不同脑电图渠道对分类任务的各种贡献。为了解决此类问题，提出了基于脑电图的MI解码的新型基于渠道注意的MLP混合网络（CAMLP-NET）。具体来说，基于MLP的体系结构在此网络中应用于捕获时间和空间信息。注意机制进一步嵌入了MLP混合物中，以适应不同的EEG通道的重要性。因此，提出的CAMLP-NET可以有效地学习更多的全球时间和空间信息。新构建的MI-2数据集的实验结果表明，我们提出的CAMLP-NET比所有比较算法实现了优越的分类性能。
电动机的基于频道注意的MLP混合网络...
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