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摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一个日益发展的研究领域，旨在形成计算机与大脑之间的直接通信渠道。然而，提取随机时变脑电信号的特征并对其进行分类是当前 BCI 面临的主要挑战。本文提出了一种改进的灰狼优化器 (MGWO)，它可以选择用于 (BCI) 的最佳脑电通道，识别数据集中主要特征和非重要特征的方式以及要消除的复杂性。这使得 (MGWO) 能够选择最佳脑电通道，并在使用数据集对分类器进行训练时帮助机器学习分类。 (MGWO) 模仿灰狼的领导和狩猎方式，并考虑元启发式群体智能算法，是两个修改的集成，以实现探索和开发之间的平衡，第一个修改对迭代次数应用指数变化以增加搜索空间，从而进行开发，第二个修改是交叉操作，用于增加种群的多样性并增强开发能力。实验结果使用四个不同的EEG数据集BCI Competition IV-数据集2a，BCI Competition IV-数据集III，BCI Competition II数据集III和来自UCI机器学习库的EEG Eye State来评估（MGWO）的质量和有效性。使用交叉验证方法来衡量（MGWO）的稳定性。
使用改进的灰狼方法选择 EEG 通道...
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