基于GA-BP网络的脑电与心电融合疲劳识别算法研究

针对脑电信息在识别疲劳时不能完全反应疲劳状态和传统BP神经网络识别率低的问题,提出了一种基于改进GA-BP神经网络的脑电信号与心电信号融合的疲劳识别算法,运用到单兵精神疲劳状态的预测.首先,利用无线数据采集装置进行脑电和心电的数据采集.然后,对生物电数据进行伪迹去除和噪声滤波的数据预处理,利用小波包变换和Pan-Tompkins算法分别对脑电和心电数据进行特征提取,再将高维特征数据进行PCA降维来加快网络的学习速度.最后,将遗传算法优化后的改进BP神经网络参数作为其初始权重和阈值进行疲劳预测.疲劳实验对30位受试者的疲劳状态进行了识别预测,结果表明:融合了两种生物电信号的改进GA-BP网络模型的识别正确率为90.8%,优于传统BP神经网络和支持向量机的识别率.