基于遗传算法的运动想象脑电信号分类准确率的提升方法

为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的脑电信号分类提升方法。该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern,CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用遗传算法得到不同时间段对分类正确率的权值及数据可信度。利用本实验室采集的脑电信号进行测试,分类准确率由加权前的80%左右提升至加权后的95%以上。实验结果证实,该方法可以有效提高脑电信号分类准确率,并且可以根据可信度剔除低质量的数据。同时,该方法还可以与其他特征提取方法相结合,对不同时、频特性进行有效性及可信度计算,提升分类准确率。这也是本方法更深一层的意义。