70、误差相关电位分类与跟随机器人多传感器组合跟踪技术解析

误差相关电位分类与跟随机器人多传感器组合跟踪技术解析

在当今科技领域，误差相关电位分类以及跟随机器人的目标跟踪技术都有着重要的研究价值。下面将详细介绍这两方面的相关技术和实验成果。

误差相关电位分类：2 - D 卷积神经网络的应用

在误差相关电位分类研究中，研究人员提出了一种使用 2D 卷积神经网络（2 - D CNN）的有效方法，以脑电图（EEG）图像作为输入，旨在提高误差相关电位（ErrP）的分类性能。

实验对比与结果

为了评估所提出的方法，研究人员将其与其他最先进的方法进行了比较，并使用五折交叉验证对所有实验进行了平均。报告的结果基于试验标签计算，并以均值 ± 标准差的形式呈现。

方法	准确率（%）	灵敏度（%）	特异度（%）
Gaussian 分类器	70.41 ± 7.40	63.21 ± 9.06	75.81 ± 6.84
LDA	78.91 ± 5.43	68.83 ± 7.46	81.43 ± 5.95
ConvArch	79.61 ± 1.78	60.8