基于SVM_RFE的脑电波自动睡眠分期算法

林秀晶; 钱松荣

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基于SVM_RFE的脑电波自动睡眠分期算法

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脑电波是睡眠疾病诊断中重要的数据.为了提高自动脑电波睡眠分期正确率,提出基于支持向量机及迭代特征消去特征选择的脑电睡眠分期方法.通过将特征选择方法SVM_RFE拓展到多分类,以多组实验后数据的聚合分布作为特征值选择策略,为SVM分类器选择合适的输入特征向量组.采用标准的开源数据,通过对比实验了无特征选择及有特征选择中的两组数据.实验结果表明,提出的方法能够有效地提高分期正确率.

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来源
《微型电脑应用》 |2015年第9期|50-52|共3页
作者
林秀晶; 钱松荣;
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作者单位

复旦大学;

信息科学与工程学院;

上海;

200433;

复旦大学;

通信科学与工程系;

上海;

200433;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;
关键词
睡眠分期; 支持向量机; 迭代特征选择; 数据聚合;

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