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本发明公开了一种基于拓扑特征融合的脑电识别方法，本发明为了提高手部动作分类的性能，采用了一种LBELM和基于似然同步分析方法量化脑功能网络的新方法。与传统思想不同，本发明对二值FBN提取了两种最优的拓扑特征，并通过LBELM对两种最优的拓扑特征进行LBELM特征空间层的融合；同时本发明对LBELM做出了进一步的改进，增加了隐藏层参数优化以获得更高、更稳定的识别效果；使用了基于MSEPRESS的留一法优化算法，以获得最优的正则化系数和融合比例。

本发明公开了一种基于多通道神经信号分析的信号间耦合强度的判断方法，其包括以下步骤：S1、在脑电数据库中选取多通道脑电信号；步骤S2：对选取的信号的两个时间序列进行预处理；S3、计算两个时间序列的的边缘概率分布函数，及两个时间序列的熵，并基于联合概率函数计算联合熵；S4、计算两个时间序列的原始排序交叉互信息；S5、计算替代的时间序列以及替代时间序列的PCMI；S6、计算纯正PCMI。本发明可以估计不同通道间信号的真实连接强度，能有效降低由于不同通道间信号相互干扰而产生信号伪迹对通道间信号强度评估结果的影响。

本发明公开了一种用于鲤鱼机器人运动行为控制的光电刺激结合装置，属于生物控制领域，包括安装在鲤鱼头上的固定台、2个对称设置在固定台两侧的光刺激组件和设置在固定台上部的电刺激组件；所述光刺激组件，能够在水下自动更换不同波长的光进行光刺激；所述电刺激组件，能够根据所要刺激脑神经核团的位置和数量植入若干根脑电极，电刺激搭载板上也能够安装采集电极进行脑电信号的采集；所述光刺激组件和所述电刺激组件两者结合使用能够实现光电刺激交替控制或同时控制。本发明解决了目前缺少关于光电刺激相结合的鲤鱼机器人运动行为控制装置的问题，解决了不同波长光源相同刺激位置光源远程自动切换的问题，解决了缺少采集鱼脑电辅助装置的问题。