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作者：刘紫恒;周建华;
单位：昆明理工大学信息工程与自动化学院;
摘要：针对过滤式特征选择算法精度不高和包裹式特征选择算法训练时间长的缺点,提出一种融合信息增益(IG)和自适应遗传算法(AGA)的混合特征选择算法.用滤波器组公共空间模式提取运动想象脑电信号特征,计算每个特征的IG并排序,根据排序用阈值法剔除部分无用特征,用AGA在剩余特征中搜索出最优特征子集.用2个公共数据集验证所提出算法的有效性,取得81.24%±15.04%的平均分类准确率,平均用时3.68 s.所提出算法的分类准确率大于过滤式算法,训练时长短于包裹式算法.
关键词：运动想象;;特征选择;;信息增益;;自适应遗传算法
基金资助：国家自然科学基金项目(82172058)
