遗传算法和BP网络相结合的分类器在BCI中的应用

• 作者: 沈西挺 牛丽莎 贾晓东
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 脑电 特征提取 遗传算法 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（33）
• 页码范围: 168-169,184
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.33.065

摘要

本文研究了一种基于遗传算法和BP神经网络的BCI分类器,利用遗传算法和BP神经网络相结合的方式进行网络的学习.把网络的性能作为适应度函数,利用遗传算法快速筛选出合适的神经网络,在利用2003年BCI竞赛的标准数据测试后,可证明该方式可以大大缩短神经网络的训练时间,有效提高神经网络的工作效率,准确率比单纯使用BP神经网络高10%左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛丽莎	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	1	1.0	1.0
2	贾晓东	河北工业大学计算机科学与软件学院	2	6	1.0	2.0
3	沈西挺	河北工业大学计算机科学与软件学院	20	156	7.0	12.0