【摘 要】
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针对脑机接口(BCI)研究中存在脑电信号(EEG)识别率低的问题,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
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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针对脑机接口(BCI)研究中存在脑电信号(EEG)识别率低的问题,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.
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