【摘 要】
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为了对脑-计算机接口（BCI）中不同思维任务下的皮层脑电（ECoG）信号进行分类,提出了基于遗传算法（GA）和多层感知器神经网络（MLPNN）的混合方法.用GA方法优化ECoG通道选择,使得选择通道数
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学技术系,中国科学技术大学管理学院,安徽省电力科学研究所
【基金项目】
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Supported by Key Project of the National Natural Science Foundation of China （60434010）.
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为了对脑-计算机接口（BCI）中不同思维任务下的皮层脑电（ECoG）信号进行分类,提出了基于遗传算法（GA）和多层感知器神经网络（MLPNN）的混合方法.用GA方法优化ECoG通道选择,使得选择通道数最小而分类性能最大.使用误差反馈传播（EBP）算法作为MLPNN的学习机制.实验表明,用排列熵（PE）和Hurst指数刻画ECoG的非线性动力学特征具有较好的计算性能和区分能力,故选择这两个特征量进行通道选择和分类处理.分析结果显示,通过使用选择的15个通道进行分析所得的平均分类率为87%,而使用全部的64个
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