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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.
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中国生物医学工程学报
ISSN： 0258-8021
Year： 2005
Issue： 1
Volume： 24
Page： 66-69
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