在本文中，正在研究精神任务 - 根脑 - 计算机接口（BCI）的分类，因为这些系统是BCI中的主要调查领域，因为这些系统可以增强具有严重残疾人的人们的生命。 BCI模型的性能主要取决于通过多个通道获得的特征向量的大小。在心理任务分类的情况下，培训样本的可用性最小。通常，特征选择用于通过摆脱无关紧要和多余的功能来增加心理任务分类的比率。本文提出了一种为精神任务分类选择相关和非冗余频谱特征的方法。这可以通过使用四个非常已知的多变量特征选择方法VIZ，BHATTACHARYA的距离，散射矩阵的比率，线性回归和最小冗余和最大相关性。这项工作还涉及对心理任务分类的多元和单变量特征选择的比较分析。在应用上述方法后，研究结果表明了精神任务分类的学习模型的性能的大量改进。此外，通过执行稳健的排名算法和弗里德曼的统计测试来认识所提出的方法的功效，以找到最佳组合并比较功率谱密度和特征选择方法的不同组合。

传统的脑电脑接口（BCI）需要在使用之前为每个用户提供完整的数据收集，训练和校准阶段。近年来，已经开发了许多主题独立的（SI）BCI。与受试者依赖性（SD）方法相比，这些方法中的许多方法产生较弱的性能，有些方法是计算昂贵的。潜在的真实世界应用程序将极大地受益于更准确，紧凑，并计算高效的主题的BCI。在这项工作中，我们提出了一个名为CCSPNET（卷积公共空间模式网络）的新型主题独立的BCI框架，该框架被训练在大型脑电图（EEG）信号数据库中的电动机图像（MI）范例上，由400个试验组成每54名科目执行两班手机MI任务。所提出的框架应用小波核卷积神经网络（WKCNN）和时间卷积神经网络（TCNN），以表示和提取EEG信号的光谱特征。对于空间特征提取来实现公共空间模式（CSP）算法，并且通过密集的神经网络减少了CSP特征的数量。最后，类标签由线性判别分析（LDA）分类器确定。 CCSPNET评估结果表明，可以具有紧凑的BCI，可实现与复杂和计算昂贵的模型相当的SD和SI最先进的性能。

癫痫发作是最重要的神经障碍之一，其早期诊断将有助于临床医生为患者提供准确的治疗方法。脑电图（EEG）信号广泛用于癫痫癫痫发作检测，其提供了关于大脑功能的实质性信息的专家。本文介绍了采用模糊理论和深层学习技术的新型诊断程序。所提出的方法在Bonn大学数据集上进行了评估，具有六个分类组合以及弗赖堡数据集。可以使用可调谐Q小波变换（TQWT）来将EEG信号分解为不同的子带。在特征提取步骤中，从TQWT的不同子带计算了13个不同的模糊熵，并且计算它们的计算复杂性以帮助研究人员选择各种任务的最佳集合。在下文中，采用具有六层的AutoEncoder（AE）用于减少维数。最后，标准自适应神经模糊推理系统（ANFIS）以及其具有蚱蜢优化算法（ANFIS-GOA），粒子群优化（ANFIS-PSO）和育种群优化（ANFIS-BS）方法的变体分类。使用我们所提出的方法，ANFIS-BS方法在弗赖堡数据集上分为两类分为两类和准确度，在两类分类中获得99.46％的准确性，以及弗赖堡数据集的99.28％，达到最先进的两个人的表演。

本文提出了一种基于离散小波变换（DWT）和机器学习分类器的癫痫检测方法。这里DWT已被用于特征提取，因为它提供了更好地分解了不同频带中的信号。首先，DWT已被应用于EEG信号以提取细节和近似系数或不同的子带。在提取系数之后，主成分分析（PCA）已经应用于不同的子带，然后使用特征级融合技术来提取低维特征空间中的重要特征。三个分类器即：支持向量机（SVM）分类器，K-Cirelte-邻（KNN）分类器和NAIVE Bayes（NB）分类器已用于分类EEG信号的工作中。该方法在Bonn数据库上进行了测试，并为KNN，SVM，NB分类器提供最多100％的识别精度。

上肢运动分类将输入信号映射到目标活动，是控制康复机器人技术的关键领域之一。分类器接受了康复系统的培训，以理解上肢无法正常工作的患者的欲望。肌电图（EMG）信号和脑电图（EEG）信号广泛用于上肢运动分类。通过分析实时脑电图和EMG信号的分类结果，系统可以理解用户的意图，并预测人们希望执行的事件。因此，它将为用户提供外部帮助，以协助一个人进行活动。但是，由于嘈杂的环境，并非所有用户都处理有效的脑电图和EMG信号。实时数据收集过程中的噪声污染了数据的有效性。此外，并非所有患者由于肌肉损伤和神经肌肉疾病而处理强大的EMG信号。为了解决这些问题，我们想提出一种新颖的决策级多传感器融合技术。简而言之，该系统将将EEG信号与EMG信号集成，从两个来源检索有效的信息以了解和预测用户的需求，从而提供帮助。通过对包含同时记录的脑电图和EMG信号的公开途径数据集进行测试，我们设法结论了新型系统的可行性和有效性。

机器学习对图像和视频数据的应用通常会产生高维特征空间。有效的功能选择技术确定了一个判别特征子空间，该子空间可降低计算和建模成本，而绩效很少。提出了一种新颖的监督功能选择方法，用于这项工作中的机器学习决策。所得测试分别称为分类和回归问题的判别功能测试（DFT）和相关特征测试（RFT）。 DFT和RFT程序进行了详细描述。此外，我们将DFT和RFT的有效性与几种经典特征选择方法进行了比较。为此，我们使用LENET-5为MNIST和时尚流行数据集获得的深度功能作为说明性示例。其他具有手工制作和基因表达功能的数据集也包括用于性能评估。实验结果表明，DFT和RFT可以在保持较高的决策绩效的同时明确，稳健地选择较低的尺寸特征子空间。

通过脑电图信号的情绪分类取得了许多进步。但是，诸如缺乏数据和学习重要特征和模式之类的问题始终是具有在计算和预测准确性方面改进的领域。这项工作分析了基线机器学习分类器在DEAP数据集上的性能以及一种表格学习方法，该方法提供了最新的可比结果，从而利用了性能提升，这是由于其深度学习架构而无需部署重型神经网络。

我们在人类演变的历史上是一个独特的时间表，在那里我们可能能够发现我们的太阳系外的星星周围的地球行星，条件可以支持生活，甚至在那些行星上找到生命的证据。通过NASA，ESA和其他主要空间机构近年来推出了几个卫星，可以使用充足的数据集，可以使用，可用于培训机器学习模型，可以自动化Exoplanet检测的艰巨任务，其识别和居住地确定。自动化这些任务可以节省相当大的时间并导致人工错误最小化由于手动干预。为了实现这一目标，我们首先分析开孔望远镜捕获的恒星的光强度曲线，以检测表现出可能的行星系统存在特性的潜在曲线。对于该检测，以及培训常规模型，我们提出了一种堆叠的GBDT模型，可以同时在光信号的多个表示上培训。随后，我们通过利用几种最先进的机器学习和集合方法来解决EXOPLANET识别和居住地确定的自动化。外产的鉴定旨在将假阳性实例与外产的实际情况区分开，而居住地评估基于其可居住的特征，将外产行动的情况群体分组到不同的集群中。此外，我们提出了一种称为充足的热量充足（ATA）得分的新度量，以建立可居住和不可居住的情况之间的潜在线性关系。实验结果表明，所提出的堆叠GBDT模型优于检测过渡外出的常规模型。此外，在适当的分类中纳入ATA分数增强了模型的性能。

Selecting a minimal feature set that is maximally informative about a target variable is a central task in machine learning and statistics. Information theory provides a powerful framework for formulating feature selection algorithms -- yet, a rigorous, information-theoretic definition of feature relevancy, which accounts for feature interactions such as redundant and synergistic contributions, is still missing. We argue that this lack is inherent to classical information theory which does not provide measures to decompose the information a set of variables provides about a target into unique, redundant, and synergistic contributions. Such a decomposition has been introduced only recently by the partial information decomposition (PID) framework. Using PID, we clarify why feature selection is a conceptually difficult problem when approached using information theory and provide a novel definition of feature relevancy and redundancy in PID terms. From this definition, we show that the conditional mutual information (CMI) maximizes relevancy while minimizing redundancy and propose an iterative, CMI-based algorithm for practical feature selection. We demonstrate the power of our CMI-based algorithm in comparison to the unconditional mutual information on benchmark examples and provide corresponding PID estimates to highlight how PID allows to quantify information contribution of features and their interactions in feature-selection problems.

Variable and feature selection have become the focus of much research in areas of application for which datasets with tens or hundreds of thousands of variables are available. These areas include text processing of internet documents, gene expression array analysis, and combinatorial chemistry. The objective of variable selection is three-fold: improving the prediction performance of the predictors, providing faster and more cost-effective predictors, and providing a better understanding of the underlying process that generated the data. The contributions of this special issue cover a wide range of aspects of such problems: providing a better definition of the objective function, feature construction, feature ranking, multivariate feature selection, efficient search methods, and feature validity assessment methods.

肥胖是现代社会的严重问题，因为它与生活质量大大降低了。目前进行的研究是为了探索使用脑电图（EEG）数据探索与肥胖相关的神经学证据。在这项研究中，我们开发了一种新型的机器学习模型，以使用来自EEG数据的Alpha带功能连接功能来鉴定肥胖女性的大脑网络。总体分类精度达到90％。我们的发现表明，肥胖的大脑的特征是功能失调的网络，在该网络中，负责处理自指信息（例如能量需求）的领域受到损害。

最近的研究利用稀疏的分类来预测高维大脑活动信号的分类变量，以暴露人类的意图和精神状态，从而自动选择模型训练过程中的相关特征。但是，现有的稀疏分类模型可能会容易出现由大脑记录固有的噪声引起的性能降解。为了解决这个问题，我们旨在在本研究中提出一种新的健壮和稀疏分类算法。为此，我们将CorrentRopy学习框架引入基于自动相关性的稀疏分类模型，并提出了一种新的基于Correntropy的鲁棒稀疏逻辑回归算法。为了证明所提出算法的上等大脑活性解码性能，我们在合成数据集，脑电图（EEG）数据集和功能磁共振成像（FMRI）数据集上对其进行了评估。广泛的实验结果证实，不仅提出的方法可以在嘈杂和高维分类任务中实现更高的分类精度，而且还将为解码方案选择那些更有信息的功能。将Correntropy学习方法与自动相关性测定技术相结合，将显着提高噪声的鲁棒性，从而导致更足够的稳健稀疏脑解码算法。它在现实世界中的大脑活动解码和脑部计算机界面中提供了一种更强大的方法。

情感计算在人与机器之间的关系中非常重要。在本文中，提出了一种基于语音信号的语音情感识别（SER）的系统，其利用不同处理阶段的新技术。该系统由三个阶段组成：功能提取，功能选择，最终要素分类。在第一阶段，使用新的和多样性特征（如韵律，光谱和频谱）特征，从语音信号和光泽 - 波形信号中提取复杂的长期统计特征。 SER系统的挑战之一是区分相关情绪。这些特征是言语情绪的好鉴别者，并提高Ser识别类似和不同情绪的能力。此特征向量具有大量维度自然具有冗余。在第二阶段，使用经典特征选择技术以及用于减少特征向量维度的新量子启发技术，减少了特征向量尺寸的数量。在第三阶段，优化的特征向量由加权深稀疏的极端学习机（ELM）分类器分类。分类器以三个步骤执行分类：稀疏随机特征学习，使用奇异值分解（SVD）技术的正交随机投影，以及使用广义Tikhonov正规技术的最后一步中的鉴别分类。此外，许多现有的情绪数据集遭受数据不平衡分布的问题，这反过来增加了分类误差并降低了系统性能。在本文中，还提出了一种新的加权方法来处理类别不平衡，比现有的加权方法更有效。所提出的方法是在三个标准情绪数据库上进行评估。

Mutual Information (MI) based feature selection makes use of MI to evaluate each feature and eventually shortlists a relevant feature subset, in order to address issues associated with high-dimensional datasets. Despite the effectiveness of MI in feature selection, we notice that many state-of-the-art algorithms disregard the so-called unique relevance (UR) of features, and arrive at a suboptimal selected feature subset which contains a non-negligible number of redundant features. We point out that the heart of the problem is that all these MIBFS algorithms follow the criterion of Maximize Relevance with Minimum Redundancy (MRwMR), which does not explicitly target UR. This motivates us to augment the existing criterion with the objective of boosting unique relevance (BUR), leading to a new criterion called MRwMR-BUR. Depending on the task being addressed, MRwMR-BUR has two variants, termed MRwMR-BUR-KSG and MRwMR-BUR-CLF, which estimate UR differently. MRwMR-BUR-KSG estimates UR via a nearest-neighbor based approach called the KSG estimator and is designed for three major tasks: (i) Classification Performance. (ii) Feature Interpretability. (iii) Classifier Generalization. MRwMR-BUR-CLF estimates UR via a classifier based approach. It adapts UR to different classifiers, further improving the competitiveness of MRwMR-BUR for classification performance oriented tasks. The performance of both MRwMR-BUR-KSG and MRwMR-BUR-CLF is validated via experiments using six public datasets and three popular classifiers. Specifically, as compared to MRwMR, the proposed MRwMR-BUR-KSG improves the test accuracy by 2% - 3% with 25% - 30% fewer features being selected, without increasing the algorithm complexity. MRwMR-BUR-CLF further improves the classification performance by 3.8%- 5.5% (relative to MRwMR), and it also outperforms three popular classifier dependent feature selection methods.

深度学习（DL）已在脑电图（EEG）基于脑电图（EEG）的大部分应用中广泛研究，尤其是在过去五年中对于运动成像（MI）分类。 MI-EEG分类的主流DL方法使用卷积神经网络（CNN）利用EEG信号的暂时性模式，这些模式在视觉图像中取得了显着成功。但是，由于视觉图像的统计特征从根本上偏离了脑电图信号，因此出现了一个自然的问题，除了CNN之外是否存在替代网络体系结构。为了解决这个问题，我们提出了一个名为Tensor-CSPNET的新型几何深度学习（GDL）框架，该框架是源自对称阳性（SPD）的EEG信号的空间协方差矩阵（SPD）歧管（SPD）歧管，并完全捕获了使用临时性跨性别模式，并使用现有的深神经网络捕获了现有的深神经网络SPD流形，与许多成功的MI-EEG分类器的经验集成以优化框架。在实验中，张量-CSPNET在两个常用的MI-EEG数据集中的交叉验证和保留方案上达到或略微优于当前最新性能。此外，可视化和可解释性分析还表现出张量-CSPNET对MI-EEG分类的有效性。总而言之，在这项研究中，我们通过将DL方法概括为SPD歧管，为问题提供了可行的答案，该方法表明了MI-EEG分类的特定GDL方法的开始。

and widely used information measurement metric, particularly popularized for SSVEP- based Brain-Computer (BCI) interfaces. By combining speed and accuracy into a single-valued parameter, this metric aids in the evaluation and comparison of various target identification algorithms across different BCI communities. To accurately depict performance and inspire an end-to-end design for futuristic BCI designs, a more thorough examination and definition of ITR is therefore required. We model the symbiotic communication medium, hosted by the retinogeniculate visual pathway, as a discrete memoryless channel and use the modified capacity expressions to redefine the ITR. We use graph theory to characterize the relationship between the asymmetry of the transition statistics and the ITR gain with the new definition, leading to potential bounds on data rate performance. On two well-known SSVEP datasets, we compared two cutting-edge target identification methods. Results indicate that the induced DM channel asymmetry has a greater impact on the actual perceived ITR than the change in input distribution. Moreover, it is demonstrated that the ITR gain under the new definition is inversely correlated with the asymmetry in the channel transition statistics. Individual input customizations are further shown to yield perceived ITR performance improvements. An algorithm is proposed to find the capacity of binary classification and further discussions are given to extend such results to ensemble techniques.We anticipate that the results of our study will contribute to the characterization of the highly dynamic BCI channel capacities, performance thresholds, and improved BCI stimulus designs for a tighter symbiosis between the human brain and computer systems while enhancing the efficiency of the underlying communication resources.

颠覆性技术提供无与伦比的机会，为普遍存在医疗保健的许多方面的标识，从通过内容到机器学习（ML）技术来促进普及医疗保健的识别。作为一个强大的工具，ML已被广泛应用于以患者为中心的医疗保健解决方案。为了进一步提高患者护理的质量，在医疗保健设施中通常采用电子健康记录（EHRS）进行分析。由于它们高度非结构化，不平衡，不完整和高维性质，应用AI和ML将AI和ML应用AI和ML分析那些EHRS的重要任务。减少维度是一种常见的数据预处理技术，用于应对高维EHR数据，旨在减少EHR表示的特征的数量，同时提高随后的数据分析的性能，例如，分类。在这项工作中，提出了一种高效的基于滤波器的特征选择方法，即基于曲率的特征选择（CFS）。所提出的CFS应用了Menger曲率的概念，以对给定数据集中的所有功能的重量进行排名。已经在四种众所周知的EHR数据集中评估了所提出的CFS的性能，包括宫颈癌危险因素（CCRFD），乳腺癌助生（BCCDS），乳腺组织（BTDS）和糖尿病视网膜病变（DRDDD）。实验结果表明，所提出的CFS在上述数据集上实现了最先进的性能，而不是传统的PCA和其他最新方法。所提出的方法的源代码在https://github.com/zhemingzuo/cfs上公开提供。

阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是今天最普遍的呼吸道疾病之一。由于睡眠期间的上气道沉降而完成或相对呼吸停止是OSA。它已经证实对Covid-19住院和死亡率的潜在影响，并且与严重Covid-19感染的主要合并性密切相关。未诊断为OSA也可能导致各种严重的身心副作用。为了评分OSA严重程度，根据“名为PolySomNography（PSG）的定义协议和标准来执行夜间睡眠监视。这种方法是耗时，昂贵，需要专业的睡眠技师。欢迎自动家庭的OSA检测OSA。它是一种快速有效的方法，用于将OSA嫌疑人申请睡眠诊所进行进一步监测。在线OSA检测也可以是OSA治疗/辅助装置的闭环自动控制的一部分。在本文中，在三个不同数据库的155个科目上引入并测试了几种用于在线OSA检测的解决方案。最好的组合解决方案使用相互信息（MI）分析来选择退出ECG和基于SPO2的特征。采用了几种监督和无监督机器学习方法来检测不良发作。为了实现最佳性能，使用四种不同三元组合方法中最成功的分类器。所提出的配置利用有限使用生物信号，具有在线工作方案，并在所有采用的数据库中表现出均匀和可接受的性能（超过85％）。在以前的已发布的方法中，尚未聚集在一起。

机器学习（ML）应用程序的数据量不断增长。不仅是观察的数量，特别是测量变量的数量（特征）增加了持续的数字化。选择最适合预测建模的功能是ML在商业和研究中取得成功的重要杠杆。特征选择方法（FSM）独立于某种ML算法 - 所谓的过滤方法 - 已毫无意义地建议，但研究人员和定量建模的指导很少，以选择典型ML问题的适当方法。本次审查在特征选择基准上综合了大量文献，并评估了58种方法在广泛使用的R环境中的性能。对于具体的指导，我们考虑了四种典型的数据集方案，这些情况挑战ML模型（嘈杂，冗余，不平衡数据和具有比观察特征更多的案例）。绘制早期基准的经验，该基准测试较少的FSMS，我们根据四个标准进行比较方法的性能（预测性能，所选的相关功能数，功能集和运行时的稳定性）。我们发现依赖于随机森林方法的方法，双输入对称相关滤波器（浪费）和联合杂质滤波器（Jim）是给定的数据集方案的良好性候选方法。

分类脑电图（EEG）信号有助于理解脑部计算机界面（BCI）。脑电图信号对于研究人类思维的运作方式至关重要。在本文中，我们使用了一个算术计算数据集，该数据集由计算信号（BC）和计算信号（DC）组成。数据集由36位参与者组成。为了了解大脑中神经元的功能，我们对BCS与DCS进行了分类。对于此分类，我们提取了各种特征，例如相互信息（MI），相位锁定值（PLV）和熵置换熵，光谱熵，奇异值分解熵，近似熵，样品熵。这些功能的分类是使用基于RNN的分类器（例如LSTM，BLSTM，ConvlSTM和CNN-LSTM）完成的。当将熵用作特征并作为分类器时，该模型的精度为99.72％。