飞蛾加小龙虾算法挑通道，脑电分类准确率达93.92%
该研究提出一个结合混合MothCray通道选择优化与深度学习的脑电图（EEG）脑机接口信号处理框架，预处理采用陷波滤波、独立成分分析（ICA）与时间窗分段等去噪技术，通道选择阶段使用整合飞蛾火焰优化与小龙虾优化的MothCray算法识别最具信息量的通道，分类采用适配EEG时空特征的深度神经网络架构。在BCI Competition IV数据集IIa上验证，该模型达到93.92%的准确率，优于既有方法。作者认为，基于MCO的通道选择、多域特征融合与增强的EEGNet分类器有助于减少通道数的便携设备以及家庭或诊所神经康复、辅助沟通等场景的快速布设与稳健运行。