基于自适应遗传算法的脑电信号特征选择

• 作者: SUN Hong YAN Guo-zheng 吴婷 杨帮华
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 医学
• 关键词: 脑电 脑机接口 遗传算法 自适应性
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与仿真
• 页码范围: 1729-1733
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 4881字
• 语种: 中文

摘要

针对脑机接口(BCI)研究中脑电信号的特征选择问题,本文提出了一种自适应的遗传算法(AGA).它与标准遗传算法(SGA)的区别在于对交叉和变异概率进行自适应选择.在SGA中,采用固定的交叉和变异概率,因而容易造成早熟和局部收敛; 而AGA对两种概率的自适应选择保留了种群的多样性,并且有利于全局收敛.为检验提出方法的有效性,将其与基于SGA的特征选择方法以及基于Fisher距离的滤波选择方法进行了比较,实验结果表明AGA的分类精度明显高于其它方法,获得了最好的模式识别性能.