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微分进化算法文献资料
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基于CSSD-DE通道选择算法的ECoG分类研究
在脑机接口(BCI)的研究中,通道在提取脑电信息的过程中起着十分关键的作用.本研究提出基于共空域子空间分解-微分进化算法(CSSD-DE)的脑机接口通道选择方法,并且使用逻辑线性分类器进行分类.在对皮层脑电信号(ECoG)进行通道选择的过程中取得了使用少数通道就可以达到令人满意的分类效果.当优通道个数为6,识别正确率达到93％,优于2005年脑机接口竞赛Ⅲ数据集Ⅰ的第一名的正确率(91％).并提出将大相关小冗余度(mRMR)和支持向量机回归特征消去(SVM-RFE)算法应用于通道选择进行对比,mRMR算法得出优通道个数为7,识别正确率为87％,SVM-RFE算法得出的优通道个数为6,识别正确率为81％.
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微分进化算法在头部电阻抗成像中的应用
电阻抗成像(EIT)技术是一种功能成像技术,它向未知目标注入(安全)电流,通过测得目标边界的电位来估计它内部的阻抗分布情况.电阻抗成像是一个严重病态的非线性逆问题.本研究应用微分进化算法进行电阻抗成像,并将其用于二维真实头模型的阻抗重建中.仿真结果显示,作为一种简单、鲁棒的算法,微分进化算法在EIT成像中具有优越的性能.
