摘要
本发明公开了一种基于脑网络的水下目标识别方法,包括如下步骤:S1、招募多位声呐操作员作为受试者进行试验,获取多位受试者对应的多组EEG信号;S2、对步骤S1中获取的多组EEG信号进行预处理;S3、基于改进的脑网络求取算法,对步骤S2中预处理后的EEG信号进行计算求解,得到多组PSI邻接矩阵;S4、选取PSI邻接矩阵的连接节点作为特征,组成特征集,并对每个特征集中的特征进行排序,进而采用6折交叉验证方法,将排序后的特征集划分为训练集与测试集,训练集用于完成分类模型的训练,测试集用于得出该受试者的最终分类准确率;S5、实际进行水下目标识别时,声呐操作员选择与之对应的分类模型完成EEG数据的实时采集与分类,实现水下目标自动识别。