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(hào)識(shí)別

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【摘要】：針對(duì)單一種類特征提取方法所得特征信息量不足的問(wèn)題,通過(guò)自回歸模型(AR)與小波變換2種方法實(shí)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(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行AR建模,將估計(jì)得到的參數(shù)作為時(shí)域特征,并結(jié)合小波變換的時(shí)頻域特征構(gòu)建特征集,使用基于k最近鄰的分類錯(cuò)誤率作為適應(yīng)度函數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)特征向量的選擇。運(yùn)用支持向量機(jī)等分類方法驗(yàn)證特征選擇效果,結(jié)果表明,通過(guò)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(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071198) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY13F010015)
【分類號(hào)】：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(hào)識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)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

【相似文獻(xiàn)】

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