摘要：脑电癫痫波的自动检测与分类对癫痫病情的诊断具有重要意义。提出了一种基于极端学习机（extreme learning ma-chine,ELM）和近似熵的脑电信号检测方法。首先,计算脑电信号的近似熵作为非线性特征,并与利用小波变换技术提取的线性特征波动指数相结合,组成特征向量,然后将特征向量送入单隐层前馈神经网络,采用ELM学习算法训练网络。实验表明,与BP（backpropagation）和SVM（support vector machine）算法相比,ELM在训练时间和识别精度两方面性能最佳,对用于实验的脑电数据检测识别率达到98%以上。

关键词：癫痫脑电 近似熵 极端学习机 反向传播算法 支持向量机 

单位：山东大学信息科学与工程学院 济南250100