基于SHAP可解释特征选择与Transformer的介入式脑电信号分类系统

本发明提供一种基于SHAP可解释特征选择与Transformer的介入式脑电信号分类系统，涉及脑机接口与智能神经信息处理技术领域。该系统包括候选特征提取模块、SHAP特征优化模块、时空Transformer分类模型以及可解释性与可视化模块。候选特征提取模块用于从预处理后的介入式脑电信号中提取时域、频域和非线性候选特征；SHAP特征优化模块基于随机森林和Shapley值方法对候选特征进行重要性评分与递归筛选，生成最优特征子集；时空Transformer分类模型利用特征嵌入与时间位置编码机制构造时空特征矩阵，并通过多头自注意力结构实现高精度分类；可解释性与可视化模块结合SHAP热图与注意力权重图，提供模型判别依据的生理解释。该系统适用于神经康复、运动意图识别等多种介入式脑机接口场景。