【摘 要】
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支持向量机（SVM）在脑电（EEG）分类中效果较好,其参数寻优方法直接关系着分类的准确率和所需时间。为了探索参数寻优对分类效果的影响,本文采用了固定参数寻优、直接寻优、网格寻优
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支持向量机（SVM）在脑电（EEG）分类中效果较好,其参数寻优方法直接关系着分类的准确率和所需时间。为了探索参数寻优对分类效果的影响,本文采用了固定参数寻优、直接寻优、网格寻优、遗传算法（GA）寻优和粒子群优化算法（PSO）寻优五种参数寻优方法,以BCI Competition IV data 2b数据集进行实验测试,对带通滤波后的数据进行瞬时能量特征的提取,利用五种寻优的参数分类器,得到了9名被试者4-7 s时间内数据的分类准确率和分类所需时间。在用网格寻优和粒子群寻优的分类下,被试S4和被试S8的准确
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