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针对用于服务机器人的脑机接口系统中脑电信号模式识别精度不高，不能满足机器人多任务要求的问题，提出一种基于C-支持向量多分类机的多类复杂手操作EEG信号模式识别方法，并将其应用到复杂手操作的EEG信号模式识别试验中，实现一个4类复杂手操作的模式识别，实验结果表明，与之前用BP神经网络进行识别相比，识别率由85％提高到了90％。