一种新的BP学习算法及在运动想象脑电信号分类识别中的应用

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对运动想象(MI)脑电信号的正确分类是决定基于运动想象脑电的脑-机接口(BCI)性能的关键因素。为有效地提取MI脑电信号特征、提高分类正确率,提出一种基于单形进化的BP神经网络优化算法(BPSSSE)并运用于MI脑电信号的识别。提取自相关(AR)模型参数和希尔伯特边际谱作为特征输入,通过单形进化算法优化BP神经网络学习性能,实现对MI脑电信号的分类。测试实验中,对BCI竞赛数据进行左右手分类,结果表明在4 s~8 s时间段内平均分类正确率为80.17%,最高分类正确率为87.14%。证明了本文算法在基于M
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