作者:贾花萍bp神经网络ar参数bagging算法集成
摘要:用近似熵对睡眠脑电信号进行分期,由于睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,提出基于神经网络集成的睡眠脑电信号分期,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的睡眠脑电特征对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期。为进一步提高BP神经网络性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分期效果。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
《计算技术与自动化》(CN:43-1138/TP)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算技术与自动化》坚持理论与实践相结合的方针,跟踪世界最新科技动态,以其前沿的报道和新颖实用的内容,迅速向社会各界传递技术信息,为企业和科研院所架起联系的纽带和桥梁。
省级期刊
人气 80037 评论 69
北大期刊、CSCD期刊、统计源期刊
人气 43059 评论 51
人气 40030 评论 69
统计源期刊
人气 38862 评论 49