脑机接口属性选择的量子启发进化算法和混沌序列

Alimed Celecia, Marley M. B. R. Vellasco
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摘要

本文描述了在混沌统一交叉和混沌更新量子门两个算子中使用混沌序列的量子启发进化算法(QiEA)中添加遍历效应的探索。该算法被应用于脑机接口(BCI)应用程序的属性选择,该应用程序使用左手或右手想象运动的脑电图(EEG)。将结果与传统的遗传算法和遗传算法进行了比较,表明混沌遗传算法可以显著改善模型的收敛时间,而模型的最终精度损失很小。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Algoritmo Evolucionário com Inspiração Quântica e Sequências Caóticas para Seleção de Atributos em Interfaces Cérebro-Computador
Este trabalho descreve a exploração dos efeitos de adicionar ergodicidade a um Algoritmo Evolucionário com inspiração Quântica (QiEA) utilizando sequências caóticas em dois operadores: crossover uniforme caótico e porta quântica de atualização caótica. O algoritmo é aplicado na seleção de atributos de uma aplicação de interface cérebro-computador (BCI) que emprega o eletroencefalograma (EEG) da imaginação do movimento das mãos direita ou esquerda. Os resultados são comparados com os de um QiEA e Algoritmo Genético (GA) tradicionais, demonstrando que o QiEA caótico pode aperfeiçoar significativamente o tempo de convergência do modelo com só uma pequena perda na acurácia final do modelo.
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