使用遗传算法进行脑电图分析

Question

我正在用mat实验室进行有关脑电图分析的硕士研究。 在预处理和特征提取之后，我想用神经网络对我的数据进行分类，并使用遗传算法对我的分类进行优化。 遗传算法我有一个很大的问题，我不知道如何计算适应度函数，任何人都可以帮助我 我

Answer 1

健身功能不是可以通过公式计算的 - 开发健身功能是使用遗传算法的关键部分！

遗传算法的适应度函数用于表示特定解决方案的优异程度。在这种情况下，您的适应度函数应该说明特定神经网络在分类数据方面有多好。我认为适应度函数将是神经网络在对测试集进行分类时的等级精度，尽管这将取决于您的遗传算法的确切实现方式（例如，如果您的GA将0定义为完美且偏离0为差，那么你想要反转你的适应度函数，以便更高的秩精度意味着接近0.我不熟悉标准的遗传算法库，所以我不能说这是否可能是真的。）

您可能遇到的一点是，您的健身功能会将您的所有结果放在一起。在这种情况下，您可能希望通过获取等级准确度的倍数或指数来将它们展开。除了这两种方法之外，还有很多方法可以改变它，但最有效的方法在很大程度上取决于你的遗传算法是如何实现的。