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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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