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申请/专利权人：西南医科大学附属医院

摘要：本发明公开了一种脑电图识别方法，包括以下步骤：S1、获取脑电信号，对脑电信号进行预处理，得到脑电信号能量特征集；S2、将脑电信号能量特征集输入多决策树脑电图识别模型，得到各个决策树脑电图识别模型预测的结果；S3、根据各个决策树脑电图识别模型预测的结果得到最终的预测结果，完成脑电图的识别。构建脑电信号能量特征集用以有效提取能够表征脑电信号生理信息的特征，进一步根据多决策树脑电图识别模型识别异常的脑电波，能够挖掘隐藏在不同尺度上的微弱变化信息，及时发现脑电信号的异常现象，从而更加全面地监测脑电的异常变化，解决在实际应用中对脑电图进行识别判断主观性强且耗费时间的问题。

主权项：1.一种脑电图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取脑电信号，对脑电信号进行预处理，得到脑电信号能量特征集；S2、将脑电信号能量特征集输入多决策树脑电图识别模型，得到各个决策树脑电图识别模型预测的结果；S3、根据各个决策树脑电图识别模型预测的结果得到最终的预测结果，完成脑电图的识别；所述S2包括以下分步骤：S21、通过有放回的随机抽样方式根据脑电信号能量特征集构建若干训练集；S22、将每个训练集输入支持向量机进行训练，建立各训练集的决策树脑电图识别模型；S23、将脑电信号能量特征集分别输入各个决策树脑电图识别模型，得到各个决策树脑电图识别模型的预测结果；所述S22中，建立任一训练集的决策树脑电图识别模型的方法包括以下分步骤：S221、将训练集输入支持向量机，根据训练集设置萤火虫种群，设置迭代次数最大值，并初始化迭代次数；S222、计算当前迭代次数下萤火虫种群中每个萤火虫的适应度，根据适应度设置每个萤火虫的光亮度；S223、根据萤火虫的适应度值大小对种群中的萤火虫进行降序排列，选择前5个萤火虫作为精英个体，将剩余的萤火虫作为子代种群；S224、根据萤火虫位移公式更新子代种群的萤火虫位置，得到当前的子代种群的萤火虫位置；S225、计算当前的子代种群中每个萤火虫的适应度，将低于萤火虫种群平均适应度的个体向萤火虫种群最优适应度的萤火虫进行定向变异，得到更新后的子代种群；S226、根据更新后的子代种群和精英个体组成新的萤火虫种群，通过适应度函数评估各萤火虫的位置，判断迭代次数是否达到迭代次数最大值，若是，则进入S227；若否，则迭代次数加1，并返回S222；S227、根据萤火虫种群的萤火虫的位置输出最优的模型参数，得到决策树脑电图识别模型。

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