改进蜉蝣算法及其在脑电信号识别中的应用
赵梦玲
杨心露
殷新宇
西安科技大学理学院,陕西西安 710054
摘要：针对蜉蝣算法搜索能力欠佳、容易陷入局部最优等不足,提出了一种混沌模拟蜉蝣算法.首先,对比选择了Logis-tic混沌序列生成初始化种群,使用模拟退火算法对蜉蝣算法的速度更新方式进行了优化.然后,基于7个测试函数对改进后的算法进行仿真对比实验,结果证明改进后算法的寻优性能和收敛速率明显提升.最后,对5位受试者的脑电信号进行了时频域和F-score特征提取,并使用改进后的算法优化支持向量机分类器.应用优化后的分类器对提取的信号数据进行了识别,与不同分类器的识别结果相比,改进蜉蝣算法优化后的分类器的平均识别率达88％以上.
关键词：蜉蝣算法模拟退火算法混沌初始化特征提取支持向量机
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(11801436)国家自然科学基金(11601417)陕西省自然基础研究计划项目(2018JM1047)
论文发表日期：2023-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 51-58 )