本发明公开了一种基于粒子群算法的神经元群模型参数自适应优化方法，其步骤包括：S1：初始化粒子群，设置粒子群算法基本参数，设置每个粒子的参数组合搜索范围，设置神经元群模型基本参数；S2：计算初始粒子群中每个粒子的适应度值，根据粒子适应度值初始化粒子个体极值和全局极值；S3：更新粒子速度和位置；S4：计算新的粒子适应度值，更新粒子个体极值和全局极值；S5：判断是否满足最大迭代次数，是则输出全局最优粒子，否则返回步骤S3；步骤S6：根据步骤S5输出的全局最优粒子，获得脑电频段的最优参数组合。本发明提供了一种便捷高效的神经元群模型参数调节方法，增加了参数辨识准确性，缩短了调节时间。
