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脑机接口系统旨在通过直接将脑信号翻译成计算机信号来促进人机交互。最近，使用多个电极使这些系统的性能更好。然而，增加记录电极的数量会导致额外的时间、硬件和计算成本，以及记录过程不必要的复杂性。通道选择已被用于降低数据维度并消除不相关的通道，同时降低噪声影响。此外，该技术降低了实时应用中的时间和计算成本。我们提出了一种通道选择方法，它将顺序搜索方法与一种称为深度 GA 适应度形成 (DGAFF) 的遗传算法相结合。所提出的方法加速了遗传算法的收敛并提高了系统的性能。系统评估基于一个轻量级深度神经网络，该网络可自动化整个模型训练过程。所提出的方法在对所利用的数据集上的运动意象进行分类方面优于其他通道选择方法。
DGAFF：EEG 的深度遗传算法适应度形成......
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