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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。