强化学习融合群智能算法的癫痫EEG不平衡分类方法

摘要

癫痫智能检测的脑电数据具有不平衡性。考虑到单一的群智能算法在改善数据不平衡方面的不足，提出了一种基于强化学习的自适应融合群智能算法。使用强化学习在种群进化的不同阶段自适应地选择并融合多种群智能算法；通过双种群协同进化策略，更高效地获得全局最优解；使用由全局最优解所表示的样本构建平衡数据集并训练分类器。在2个公共癫痫脑电数据集上的实验表明，该方法优于单一的群智能算法，能够有效提高分类器对少数类样本和整体数据集的分类性能。

关键词

癫痫发作检测 / 脑电信号 / 不平衡数据集 / 强化学习 / 群智能算法