为脑机接口引入创新技术，微美全息（NASDAQ:WIMI）开发高效可靠的混合神经网络

脑机接口(BCI)技术在帮助人们通过脑电图(EEG)控制外部设备，以及未来拓展性应用上具有巨大的发展潜力。然而，由于脑电图噪声和不确定性，脑电图模式的可变性一直是行业难题的问题，特别是在需要解决运动意象的心理任务中。为了克服这一挑战，WIMI微美全息采用了混合神经网络的方法，并融合了先进的深度学习技术。该技术模型结合了多尺度滤波器组CSP的特征提取预处理、Compact-CNN的频率和空间特征提取、LSTM网络的时间特征提取以及全连接网络和模糊神经块的分类评估。这种创新的架构不仅提高了对噪声条件的耐受性，还显著提高了分类精度。

在过去，混合信号技术在BCI领域取得了一些进展，但也存在许多限制。其中一些限制包括在使用小数据集时容易过拟合的问题，对频率特征关注较少以及对EEG模式假设为无噪声和静止的问题。为了克服这些限制，WIMI微美全息引入了Compact-CNN的方法，该方法在基于EEG的BCI分类和分析中具有巨大的潜力。Compact-CNN能够创建一个EEG网络，通过压缩许多可区分的特征提取来减少所需的训练参数数量。相比当前方法，它能够显著提高分类精度，并且训练速度更快。

资料显示，微美全息(NASDAQ:WIMI)将该技术命名为WIMI-NeuroFuzion(神经融合)，该技术是基于混合神经网络架构的一种创新方法，旨在解读用户的脑电波信号并提供准确的响应。通过BCI数据集对WIMI-NeuroFuzion(神经融合)技术进行了验证，并与坐标下降和贝叶斯优化算法进行了比较。结果表明，该技术模型在分类精度方面表现优异优，并且使用模糊神经块和贝叶斯优化进行超参数调谐。这一突破将为增强的基于MI的BCI系统铺平道路，为人们提供更可靠、高效的大脑控制解决方案。

与传统的混合模型相比，WIMI-NeuroFuzion(神经融合)技术架构具有更少的参数数量，这意味着更快的训练速度和更高的分类精度。同时引入了Compact-CNN，该网络可以高效地提取频率和空间特征，加速空间和频率特征检测过程。此外，WIMI微美全息研究团队将模糊神经块(FNB)与深度学习架构相结合，以增强BCI系统的操作能力。FNB的使用考虑到了在非最佳环境中出现的图像范式的不确定性和噪声因素，这将提高基于MI的BCI的生态有效性和鲁棒性。

WIMI微美全息NeuroFuzion(神经融合)技术是基于混合神经网络架构的一种创新方法，旨在解读用户的脑电波信号并提供准确的响应。WIMI-NeuroFuzion技术的实现方式：

预处理与特征提取：首先，对脑电图(EEG)信号进行预处理和滤波操作，以消除噪声和增强有用的脑电波特征。这可以包括使用多尺度滤波器组CSP和希尔伯特变换等技术。这些步骤有助于提取频率和空间特征，并为后续的分类过程做准备。

Compact-CNN提取频率和空间特征：接下来，采用Compact-CNN(压缩卷积神经网络)来提取频率和空间特征。Compact-CNN是一种特殊设计的神经网络，能够压缩特征提取过程中的可区分特征，减少训练参数的数量。它能够有效地学习和表示脑电波信号中的频率和空间特征，提高分类的准确性。

LSTM网络提取时间特征：在WIMI-NeuroFuzion技术中，使用长短期记忆(LSTM)网络来提取时间特征。LSTM网络是一种递归神经网络，能够捕捉脑电波信号中的时间依赖关系和动态模式。它能够记忆和利用过去的信息，对当前的输入进行建模，并生成对脑电波信号进行时间建模的特征表示。

全连接网络和模糊神经块进行分类：在特征提取阶段之后，使用全连接网络(FC)和模糊神经块(FNB)来进行分类。全连接网络通过学习脑电波信号的特征表示和模式，将提取的特征与相应的类别进行关联。模糊神经块是一种模糊逻辑系统，用于考虑基于MI的BCI中存在的不确定性和噪声。它通过模糊化模型参数，提高系统对噪声条件的鲁棒性和生态有效性。

通过以上的技术实现方式，WIMI-NeuroFuzion技术能够克服传统混合模型的限制，并提供更高的分类精度和更快的训练速度。它整合了多种神经网络架构和特征提取方法，从不同层面和角度综合分析脑电波信号，实现对用户意图和运动意象的准确解读。WIMI-NeuroFuzion技术的独特之处在于它结合了频率、空间和时间特征的综合利用，以及模糊神经块的引入，以提高对噪声和不确定性的容忍度。

WIMI-NeuroFuzion技术的实施着眼于解决其他现有技术的一些限制。首先，它可以处理小样本数据集时可能出现的过拟合问题。其次，相对于传统方法，WIMI-NeuroFuzion技术更加注重频率特征的提取，使得脑电波信号的全面特征被充分挖掘。此外，与其他深度学习方法不同，WIMI-NeuroFuzion技术不假设脑电波模式是无噪声和静止的，而是通过模糊神经块考虑了模型参数的模糊性，从而提高了基于MI的BCI系统的性能和鲁棒性。

通过WIMI-NeuroFuzion技术的实施，我们能够实现更准确、可靠的脑电波信号解读，并为基于大脑的控制技术打开更广阔的应用前景。这将为医疗、健康管理、辅助技术和娱乐等领域带来创新和改善，帮助人们更好地利用脑电波进行交互和控制。

未来，微美全息(NASDAQ:WIMI)也将继续推动NeuroFuzion技术的研究和开发，不断提升技术的性能和应用的效果。通过技术的创新和突破将为人们的生活带来积极的改变和影响。