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近年来，机器学习的算法被用于脑信号识别，作为诊断阿尔茨海默氏病和癫痫等疾病的有用技术。在本文中，脑电图（EEG）信号在标准化这些信号后使用优化的量子神经网络（QNN）进行分类。将小波变换（WT）和独立组件分析（ICA）用于特征提取。这些算法用于降低数据的尺寸，这是对优化QNN的输入，目的是在特征提取过程后执行分类过程。这项研究使用了优化的QNN，一种馈电神经网络（FFNN）的形式，以识别脑电图信号。使用粒子群优化（PSO）算法来优化量子神经网络，从而改善了系统性能的训练过程。优化的QNN为我们提供了更快，更现实的结果。根据模拟结果，ICA的总分类为82.4％，而WT的总分类为78.43％；从这些结果中，使用ICA进行特征提取比使用WT更好。
使用优化的量子神经网络对脑电图信号进行分类
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