Denna studie föreslår ett nytt tillvägagångssätt för EEG-dataklassificering genom att utforska idén att använda evolutionära beräkningar för att både välja användbara diskriminativa EEG-funktioner och optimera topologin för artificiella neurala nätverk. En evolutional algoritm används för att välja de mest informativa funktionerna från en initial uppsättning av 2550 EEG statistiska funktioner. Optimering av en Multilayer Perceptron (MLP) utförs med en evolutionär metod innan klassificering för att uppskatta de bästa hyperparametrarna i nätverket. Djup inlärning och stämning med Long Short-Term Memory (LSTM) utforskas också, och Adaptive Boosting av de två typerna av modeller testas för varje problem. Tre experiment ges för jämförelse med olika klassificeringar: en för uppmärksamhet stat klassificering, en för emotionella känslor klassificering, och en tredje experiment där målet är att gissa antalet ett ämne är att tänka på. De erhållna resultaten visar att en Adaptive Boostered LSTM kan uppnå en noggrannhet på 84,44%, 97,06%, och 9,94% på uppmärksamhet, emotionella, och antal datauppsättningar, respektive. En evolutionsoptimerad MLP uppnår resultat nära Adaptive Boostered LSTM för de två första experimenten och betydligt högre för det numerära experimentet med en Adaptive Boostered DEvo MLP som når 31,35 %, samtidigt som den är betydligt snabbare att träna och klassificera. I synnerhet var noggrannheten hos den icke-boostrade DEvo MLP 79,81 %, 96,11 % och 27,07 % i samma riktmärken. Två datauppsättningar för experimenten samlades in med hjälp av ett muse EEG-huvudband med fyra elektroder motsvarande TP9, AF7, AF8 och TP10-platser för den internationella EEG-placeringsstandarden. Datauppsättningen EEG MindBigData samlades in från TP9, FP1, FP2 och TP10 platser.
Brid m.fl. REF utforskade flerlagers Perceptron (MLP) och Long Short-Term Memory (LSTM) förstärkt med adaptiv förstärkning.
A Deep Evolutionary Approach to Bioinspired Classifier Optimisation for Brain-Machine Interaction
{'venue': 'Complexity', 'journal': 'Complexity', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}