[发明专利]一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型在审
| 申请号： | 201810412327.8 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108615024A | 公开（公告）日： | 2018-10-02 |
| 发明（设计）人： | 张仲楠;罗威臻 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型，涉及EEG信号分类。1)特征提取；2)特征优化选择；3)训练分类器模型并预测。提出一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型。针对一个公开的EEG数据集进行特征学习和分类。实验结果说明，经过优化选择出的特征分布较好，与已有的同类研究进行比较，所提出的方法在分类准确率上已经优于现有的分类方法，同时通过对数据集的交叉验证得出该方法在脑电波分类上具有有效性和稳定性，也能说明具有较高的应用价值，未来在临床应用具有广阔前景。 | ||
| 搜索关键词： | 分类模型 随机森林 遗传算法 分类 数据集 脑电波 分类准确率 训练分类器 交叉验证 临床应用 特征分布 特征提取 特征学习 特征优化 优化选择 预测 应用 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于遗传算法和随机森林的EEG信号分类模型，其特征在于包括以下步骤：1)特征提取；2)特征优化选择；3)训练分类器模型并预测。
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