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
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 machine,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.