En el estudio del sistema de interfaz cerebro-ordenador (BCI), las señales del electroencefalograma (EEG) inducidas por diferentes movimientos de la misma articulación son difíciles de distinguir. Este trabajo propone un esquema novedoso que combina la información de amplitud-frecuencia (AF) de la función de modo intrínseco (IMF) con el patrón espacial común (CSP), a saber, AF-CSP para extraer las características de las imágenes motoras (MI), y para mejorar el rendimiento de la clasificación, se utiliza el algoritmo evolutivo de ordenación no dominante de segunda generación (NSGA-II) para afinar los hiperparámetros de la máquina de vectores de soporte gemelos lineales y no lineales (OVO TWSVM). Este modelo se compara con la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados (LS-SVM), la propagación hacia atrás (BP), la máquina de aprendizaje extremo (ELM), la máquina de vectores de soporte de optimización de enjambre de partículas (PSO-SVM) y la búsqueda de cuadrícula OVO TWSVM (GS OVO TWSVM) en nuestro conjunto de datos; la precisión de reconocimiento aumentó en un 5,92%, 22,44%, 22,65%, 8,69% y 5,75%. El método propuesto ha ayudado a conseguir una mayor precisión en los sistemas BCI.
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