本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法特征選擇的自回歸模型腦電信號識別

  更多相關(guān)文章： 運動想象 腦機接口 自回歸模型 遺傳算法 特征選擇 支持向量機

【摘要】：針對單一種類特征提取方法所得特征信息量不足的問題,通過自回歸模型(AR)與小波變換2種方法實現(xiàn)特征提取,在合并特征集后,采用遺傳算法進(jìn)行最優(yōu)特征集選擇。對運動想象腦電信號進(jìn)行AR建模,將估計得到的參數(shù)作為時域特征,并結(jié)合小波變換的時頻域特征構(gòu)建特征集,使用基于k最近鄰的分類錯誤率作為適應(yīng)度函數(shù),實現(xiàn)對特征向量的選擇。運用支持向量機等分類方法驗證特征選擇效果,結(jié)果表明,通過遺傳算法進(jìn)行特征選擇,可去除冗余的特征信息,分類正確率達(dá)到96.43%。
【作者單位】： 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61071198) 浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY13F010015)
【分類號】：TP18;R338
【正文快照】： 中文引用格式:牛曉青,葉慶衛(wèi),周宇,等.基于遺傳算法特征選擇的自回歸模型腦電信號識別[J].計算機工程,2016,42(3):283-288,294.英文引用格式:Niu Xiaoqing,Ye Qingwei,Zhou Yu,et al.Autoregressive Model Electroencephalogram SignalIdentification Based on Feature Select

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