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针对传统的高斯过程采用共轭梯度法确定超参数时对初值有较强依赖性且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于人工蜂群优化的高斯过程分类方法,用于脑电信号的模式识别。首先,构建高斯过程模型,选择合适的核函数且确定待优化的参数。然后,选取识别错误率的倒数为适应度函数,使用人工蜂群算法搜索寻找出限定范围内可以取得最优准确率的超参数。最后,采用参数优化后的高斯过程分类器对样本分类。分别采用2008年竞赛数据集BCI CompetitionⅣData Set 1和2005年数据集BCI CompetitionⅢData S