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公开(公告)号：CN108615024A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810412327.8
申请日：2018-05-03
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型，涉及EEG信号分类。1)特征提取；2)特征优化选择；3)训练分类器模型并预测。提出一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型。针对一个公开的EEG数据集进行特征学习和分类。实验结果说明，经过优化选择出的特征分布较好，与已有的同类研究进行比较，所提出的方法在分类准确率上已经优于现有的分类方法，同时通过对数据集的交叉验证得出该方法在脑电波分类上具有有效性和稳定性，也能说明具有较高的应用价值，未来在临床应用具有广阔前景。
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