基于遗传算法的运动想象脑电信号分类准确率的提升方法
高诺
鲁昊
鲁守银
吴林彦
1.山东建筑大学信息与电气工程学院,济南,2501012.山东建筑大学信息与电气工程学院,济南,2501013.山东建筑大学信息与电气工程学院,济南,2501014.山东建筑大学信息与电气工程学院,济南,250101
摘要：为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)的脑电信号分类提升方法.该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern, CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用遗传算法得到不同时间段对分类正确率的权值及数据可信度.利用本实验室采集的脑电信号进行测试,分类准确率由加权前的80%左右提升至加权后的95%以上.实验结果证实,该方法可以有效提高脑电信号分类准确率,并且可以根据可信度剔除低质量的数据.同时,该方法还可以与其他特征提取方法相结合,对不同时、频特性进行有效性及可信度计算,提升分类准确率.这也是本方法更深一层的意义.
关键词：脑电信号(EEG)共同空间模式(CSP)遗传算法(GA)分类结果加权数据筛选
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金资助项目(61403237)山东省科技重大专项(2015ZDXXX0801A03)山东省重点研发计划项目(2017CXGC1505)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 127-131 )
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