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基于神经网络集成的思维脑电信号分类方法 被引量:1

Classification for Different Mental Tasks of EEG Signals Based on BP Neural Network and Bagging Algorithm
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摘要 提出基于神经网络集成算法的思维脑电信号分类方法,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的思维脑电特征进行分类。为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分类效果。 Proposed EEG signal classification method based on BP neural network and Bagging algorithm,using BP neural network classifier,with the AR parameters of the extracted EEG features thought to classify.To further enhance the performance of BP neural network classification,using Bagging algorithm BP neural network classifier weighted voting,experiments show that the proposed method has a good classification rate.
作者 贾花萍
出处 《计算机与数字工程》 2011年第4期8-10,共3页 Computer & Digital Engineering
基金 陕西省教育厅专项科研计划项目(编号:09JK433) 渭南师范学院研究生专项基金项目(编号:10YKZ009)资助
关键词 脑电信号(EEG) BP神经网络 AR参数 BAGGING算法 EEG BP neural network AR parameters Bagging algorithm
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共引文献256

同被引文献13

引证文献1

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