Det finns för närvarande ingen standard eller allmänt accepterad delmängd av funktioner för att effektivt klassificera olika känslor baserade på elektroencefalogram (EEG) signaler. Genom att kombinera alla möjliga EEG-funktioner kan klassificeringsprestandan förbättras, men det kan leda till hög dimensionalitet och sämre prestanda på grund av redundans och ineffektivitet. För att lösa problemet med högdimensionellitet föreslår detta dokument ett nytt ramverk för att automatiskt söka efter den optimala undergruppen av EEG-funktioner med hjälp av evolutionära beräkningsalgoritmer (EC). Det föreslagna ramverket har i stor utsträckning utvärderats med hjälp av två offentliga dataset (MAHNOB, DEAP) och en ny dataset som förvärvats med en mobil EEG-sensor. Resultaten bekräftar att EG-algoritmer effektivt kan stödja val av funktioner för att identifiera de bästa EEG-funktionerna och de bästa kanalerna för att maximera prestandan över ett fyrkantigt känsloklassificeringsproblem. Dessa fynd är viktiga för att informera om framtida utveckling av EEG-baserad känsloklassificering eftersom billiga mobila EEG-sensorer med färre elektroder blir populära för många nya applikationer.
I REF föreslog vi en omfattande uppsättning extraherbara funktioner från EEG-signaler, och tillämpade olika evolutionära beräkningsalgoritmer för att funktionsval för att hitta den optimala delmängd av funktioner och kanaler.
Evolutionary computation algorithms for feature selection of EEG-based emotion recognition using mobile sensors
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}