【摘 要】
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针对自发脑电信号的特征分类，将基于支持向量机（SVM）的算法应用于脑机接口（BCI）系统，提出一种基于自适应遗传算法优化SVM模型参数的脑电信号分类算法，获得最佳的分类性能。以基于小
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（30570485）,上海市教育委员会晨光计划项目资助（09CG069）,上海市教育委员会重点学科资助（J51902）
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针对自发脑电信号的特征分类，将基于支持向量机（SVM）的算法应用于脑机接口（BCI）系统，提出一种基于自适应遗传算法优化SVM模型参数的脑电信号分类算法，获得最佳的分类性能。以基于小波包分解得到的系数均值和子空间能量作为特征向量，利用BCI2005 data set Ⅲb标准数据分析了该方法的实验背景和理论依据，并与基于经验SVM的分类结果、基于普通遗传算法优化SVM参数的分类结果、基于概率神经网络的分类结果以及竞赛的最好精度进行了比较，表明所提出方法运用在实际系统中的有效性和优越性。
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