Estudo Preliminar do Uso de Meta-heurísticas para Seleção de Canais em Sistemas BCI-SSVEP - Queiroz, Raquel; Fantinato, Denis G. (Anais da Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde (ERCAS); 2021: Anais da VIII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, 2021)
A classificação dos sinais eletroencefalográficos (EEG) é um problema fundamental nos sistemas de Interface Cérebro-Computador (BCI). Os sinais de EEG podem ser vistos como um conjunto de séries temporais, sendo interessante o uso das Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para seu processamento, em particular a rede LSTM (Long Short-Term Memory). Neste artigo é proposto uma estrutura de classificação baseada em LSTM utilizando o Algoritmo Genético (GA) e o Algoritmo de Seleção Clonal (CSA) para realizar a seleção do número de canais em um conjunto de dados de EEG artificiais.