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2011年05月03日

【期刊论文】基于遗传算法和概率神经网络提高脑机接口中脑电信号识别率

颜国正, 杨帮华

上海交通大学学报,2005,39(10):1659~1662,-0001,():

摘要

针对脑机接口(BCI)研究中存在脑电信号(EEG)识剐率低的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和概率神经网络(PNN)的GA-PNN识别方法。用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征。以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化。基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类。该方法使EEG识别正确率达到92.49%,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果(88.7%)相比,提高近4%,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段。

关键词: 脑机接口, 脑电信号 遗传算法, 概率神经网络, 组合优化

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