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基于CLRNet网络模型的运动想象脑电信号解码算法
摘要：基于运动想象的脑电解码是脑机接口技术的重要组成部分，是决定脑机接口整体性能的重要指标。由于运动想象脑电特征分析的复杂性，传统的分类模型严重依赖于信号预处理和特征设计阶段。深度学习中的端到端神经网络已经被应用于运动想象脑电的分类任务处理并显示出良好的效果。本研究采用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的组合从脑电信号中获取空间信息和时间相关性，跨层连接的使用减少了网络梯度弥散问题，增强了网络模型整体的稳定性。通过融合CNN、BiLSTM和ResNet（本研究中称为CLRNet）对运动想象脑电进行解码，在BCI Competition IV数据集2a上证明了该网络模型的有效性，融合CNN和BiLSTM的网络模型在四类运动想象模式分类中取得了87.0%的准确率。通过加入ResNet进行跨层连接，增强了网络稳定性，进一步提升了2.0%的分类准确率，达到89.0%的分类准确率。实验结果表明CLRNet在运动想象脑电数据集的解码方面具有良好的性能。本研究为脑机接口技术研究中的运动想象脑电解码提供了更好的解决方案。
LRN-2022-00538_20220908_AJD-FORM.pdf
如果水体 4 不是 RPW，也不是直接与 RPW 相邻的湿地，联合开发将需要更多数据来确定水体是否与 TNW 有重要联系。如果支流有相邻的湿地，重要联系评估必须将支流与其所有相邻的湿地结合起来考虑。无论联合开发请求中确定的审查区域是支流、其相邻的湿地还是两者，都使用这种结合支流及其所有相邻湿地进行分析的重要联系评估。如果联合开发涵盖了有相邻湿地的支流，请针对支流填写第 III.B.1 节，针对任何现场湿地填写第 III.B.2 节，针对与该支流相邻的所有湿地（包括现场和场外）填写第 III.B.3 节。是否存在重大联系的判断将在下文第 III.C 节中确定。
LRN-2022-00707 附件 1
C. 项目位置和背景信息：州：田纳西州县/教区/自治市镇：卢瑟福县城市：拉弗涅场地中心坐标（纬度/经度，十进制格式）：纬度 36.005027°，经度 -86.593539°通用横轴墨卡托坐标：16最近水体名称：飓风溪东支流流域名称或水文单元代码 (HUC)：051302030304，飓风溪
LRN 团队 - 埃塞俄比亚国家学术数字图书馆
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