中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2012年
5期
712-719
,共8页
脑机接口%通道选择%共空域子空间分解%微分进化算法
腦機接口%通道選擇%共空域子空間分解%微分進化算法
뇌궤접구%통도선택%공공역자공간분해%미분진화산법
在脑机接口(BCI)的研究中,通道在提取脑电信息的过程中起着十分关键的作用.本研究提出基于共空域子空间分解-微分进化算法(CSSD-DE)的脑机接口通道选择方法,并且使用逻辑线性分类器进行分类.在对皮层脑电信号(ECoG)进行通道选择的过程中取得了使用少数通道就可以达到令人满意的分类效果.当最优通道个数为6,识别正确率达到93％,优于2005年脑机接口竞赛Ⅲ数据集Ⅰ的第一名的正确率(91％).并提出将最大相关最小冗余度(mRMR)和支持向量机回归特征消去(SVM-RFE)算法应用于通道选择进行对比,mRMR算法得出最优通道个数为7,识别正确率为87％,SVM-RFE算法得出的最优通道个数为6,识别正确率为81％.
在腦機接口(BCI)的研究中,通道在提取腦電信息的過程中起著十分關鍵的作用.本研究提齣基于共空域子空間分解-微分進化算法(CSSD-DE)的腦機接口通道選擇方法,併且使用邏輯線性分類器進行分類.在對皮層腦電信號(ECoG)進行通道選擇的過程中取得瞭使用少數通道就可以達到令人滿意的分類效果.噹最優通道箇數為6,識彆正確率達到93％,優于2005年腦機接口競賽Ⅲ數據集Ⅰ的第一名的正確率(91％).併提齣將最大相關最小冗餘度(mRMR)和支持嚮量機迴歸特徵消去(SVM-RFE)算法應用于通道選擇進行對比,mRMR算法得齣最優通道箇數為7,識彆正確率為87％,SVM-RFE算法得齣的最優通道箇數為6,識彆正確率為81％.
재뇌궤접구(BCI)적연구중,통도재제취뇌전신식적과정중기착십분관건적작용.본연구제출기우공공역자공간분해-미분진화산법(CSSD-DE)적뇌궤접구통도선택방법,병차사용라집선성분류기진행분류.재대피층뇌전신호(ECoG)진행통도선택적과정중취득료사용소수통도취가이체도령인만의적분류효과.당최우통도개수위6,식별정학솔체도93％,우우2005년뇌궤접구경새Ⅲ수거집Ⅰ적제일명적정학솔(91％).병제출장최대상관최소용여도(mRMR)화지지향량궤회귀특정소거(SVM-RFE)산법응용우통도선택진행대비,mRMR산법득출최우통도개수위7,식별정학솔위87％,SVM-RFE산법득출적최우통도개수위6,식별정학솔위81％.
