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GMDH型神经网络文献资料
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基于GMDH型神经网络的EEG分类研究
为了提高对不同认知状态下脑电信号(EEG)的分类正确率,提出一种GMDH型神经网络及改进的训练算法.此网络结构在演化中生成,分类规则由简单多项式表示,训练算法可防止出现过拟合.此网络用于区分算术运算和休息状态下的脑电信号,正确率达到84.5%,与标准前向型神经网络(FNN)比较,显示了较好的分类效果.