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摘要 - 脑部计算机接口（BCI）允许其用户通过转换其大脑活动并将其用作命令来控制机器或其他设备。这种技术作为潜在的运动障碍者具有，因为它可以使他们在不使用周围神经的情况下与环境互动，从而帮助他们恢复失去的自主权。最成功的BCI应用程序之一是基于P300的拼写器。它的操作完全取决于其识别和区分p300电位与脑电图（EEG）信号的能力。为了使系统正确执行此操作，有必要选择一个足够的分类器并使用平衡的数据集训练它。但是，由于使用奇数范式来引起p300电位，因此只能获得不平衡的数据集。本文重点介绍了两个分类器的训练阶段，一个深层喂养网络（DFN）和深信信仰网络（DBN），可用于基于P300的BCI。从健康受试者和中风后受害者获得的数据集进行了预处理，然后使用基于自组织的地图下采样方法进行了平衡，以提高分类器的准确性。我们将结果与以前的作品进行了比较，并观察到最关键的受试者的分类准确性增加了7％。DFN的势头受试者的最高分类准确性为93.29％，健康的受试者的分类精度为93.60％。索引术语 - 脑计算机界面，神经网络，自组织图，击球后，脑电图
班级规模空间分析 2024-2025 - InfoHub
行政区 DBN 学校名称 第 1 组/第 2 组 2024-25 年 M 1 01M015 PS 015 Roberto Clemente 第 2 组 M 1 01M020 PS 020 Anna Silver 第 1 组 M 1 01M034 PS 034 Franklin D. Roosevelt 第 1 组 M 1 01M063 The STAR Academy - PS63 第 1 组 M 1 01M064 PS 064 Robert Simon 第 1 组 M 1 01M110 PS 110 Florence Nightingale 第 1 组 M 1 01M134 PS 134 Henrietta Szold 第 1 组 M 1 01M140 PS 140 Nathan Straus 第 1 组 M 1 01M142 PS 142 Amalia Castro 第 1 组 M 1 01M184 PS 184m Shuang Wen 第 2 组M 1 01M188 PS 188 岛屿学校组 1 M 1 01M292 果园学院组 1 M 1 01M315 东村社区学校组 1 M 1 01M332 大学社区中学组 1 M 1 01M361 儿童工作室学校组 1 M 1 01M363 社区学校组 1 M 1 01M364 地球学校组 1 M 1 01M378 全球领袖学校组 1 M 1 01M448 大学社区高中组 1 M 1 01M450 东区社区学校组 1 M 1 01M458 福赛斯卫星学院组 1 M 1 01M515 下东区预科高中组 1 M 1 01M539 科学、技术和科学新探索组2 M 1 01M650 Cascades 高中 1 组 M 1 01M696 Bard 高中 大学预科 1 组 M 1 01M839 Tompkins Square 中学 1 组 M 2 02M001 PS 001 Alfred E. Smith 1 组 M 2 02M002 PS 002 Meyer London 1 组 M 2 02M003 PS 003 Charrette 学校 1 组 M 2 02M006 PS 006 Lillie D. Blake 2 组 M 2 02M011 PS 011：Sarah J. Garnet 小学 1 组 M 2 02M033 PS 033 Chelsea 预科 2 组 M 2 02M040 PS 040 Augustus Saint-Gaudens 2 组 M 2 02M041 PS 041 Greenwich Village 组1 M 2 02M042 PS 042 Benjamin Altman 组 1 M 2 02M047 47 美国手语和英语 S 组 1 M 2 02M051 PS 051 Elias Howe 组 2