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中国标准连续出版物号 ISSN 1001-4551 CN 33-1088/TH
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基于免疫优化的脑电自适应集成分类方法研究*

作者:李嘉伟,任立红*,丁永生,陈磊 日期:2018-08-30/span> 浏览:95 查看PDF文档

                                                            基于免疫优化的脑电自适应集成分类方法研究*
                                                                    李嘉伟,任立红*,丁永生,陈磊
                                                 (东华大学 数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海 201620)




摘要:针对脑机接口研究(BCI)中对脑电波信号的分类识别问题,对脑电信号中P300脑电信号的预处理、特征提取及特征分类等方面算法进行了研究,主要侧重于对P300脑电信号分类算法的研究。提出了一种自适应的集成支持向量机(SVM)分类方法,利用免疫算法的多样性以及自我调节能力,对基于Bagging的集成SVM分类学习器进行了优化,提高了对P300脑电信号识别的准确度以及针对不同个体的自适应性。研究结果表明:将自适应集成分类算法运用在BCI Competition III Dataset II的P300脑电数据上,可以识别出被试者的脑电意图,并且对P300脑电信号的分类可以达到较高的分类准确率,实验结果稳定在98%。

关键词:脑机接口;P300信号;支持向量机;集成分类器;免疫优化

中图分类号:TP181                       文献标志码:A                      文章编号:1001-4551(2018)08-0873-07




本文引用格式:
李嘉伟,任立红,丁永生,等.基于免疫优化的脑电自适应集成分类方法研究[J].机电工程,2018,35(8):873-879.
LI Jiawei, REN Lihong, DING Yongsheng, et al. Adaptive integrated classification method based on immune optimization for EEG[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018,35(8):873-879.
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