摘要：针对运动想象（MI）脑电信号识别精度低的实际问题,提出一种结合免疫优化算法和决策机制的堆叠降噪自编码机网络（ISDAE）.ISDAE模型通过多层DAE对MI脑电信号分层提取最优特征向量,再通过最后一层神经网络（NN）对所得特征向量进行识别;同时,添加决策机制,并结合免疫优化算法对模型进行参数寻优,最终得到识别准确率更高的ISDAE脑电信号识别模型.实验结果表明,所提出的ISDAE模型对粗糙的脑电数据具有强大的特征学习能力和较高的MI脑电信号识别率,可为MI脑电信号的识别提供一种有效的方法.

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