摘要：针对脑机接口（BCI）研究中脑电信号的特征选择问题，提出了一种基因优化算法（GO）。GO算法在变异的基础上实现自下而上、由微观到宏观的自组织优化，可以在提高分类精度的同时很大程度上节省在线数据处理的时间。为检验提出方法的有效性，将其与基于AGA的特征选择方法以及基于Fisher距离的滤波选择方法进行了比较，实验结果表明基于GO的分类精度明显高于其他方法，获得了最好的模式识别性能。

关键词：脑电图 脑机接口 基因优化 分类 

单位：上海电机学院机械学院 上海200245