【摘 要】
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为了提高运动想象脑电信号分类的准确率，针对传统支持向量机（SVM）分类方法在脑电信号处理中存在寻优繁琐、工作量大和分类正确率低等问题，本研究提出一种基于人工蜂群（ABC）算法优化
【机 构】
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杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372023);浙江省自然科学基金(LY17F030021)
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为了提高运动想象脑电信号分类的准确率，针对传统支持向量机（SVM）分类方法在脑电信号处理中存在寻优繁琐、工作量大和分类正确率低等问题，本研究提出一种基于人工蜂群（ABC）算法优化SVM的分类识别方法。首先利用正则化共空间模式对脑电信号进行特征提取，然后利用ABC算法优化SVM的惩罚因子和核参数，最后利用提取的右手和右脚两类脑电信号样本特征对优化后的SVM进行训练和分类测试。实验结果表明ABC-SVM分类器提高了脑电信号分类的准确率，比传统的SVM分类器准确率高出2.5%，证明该算法的可行性和较高准确性。
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