基于支持向量机的睡眠结构分期研究

• 作者: 刘海婴 周鹏 王明时 葛家怡 赵欣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 医学
• 关键词: 支持向量机 睡眠结构分期 多类分类 脑电
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 5-8
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 字数: 4595字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.08.002

摘要

为了提高睡眠结构分期的准确度,克服分类时样本不足对分类的影响,使用MIT-BIH数据库整晚睡眠脑电数据作为研究样本,提取了时域、频域和非线性共16个参数作为分类特征,用支持向量机的一对一多类分类方法,采用顺序最小优化算法,以径向基函数作为核函数对样本分类.分类结果与专家的分类标注对比,分类准确率达到92%以上.支持向量机可作为睡眠分期的一种实用算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明时	天津大学精密仪器与光电子工程学院	121	1169	19.0	25.0
2	赵欣	天津大学精密仪器与光电子工程学院	33	360	9.0	17.0
3	周鹏	天津大学精密仪器与光电子工程学院	70	457	11.0	17.0
4	刘海婴	天津大学精密仪器与光电子工程学院	5	68	5.0	5.0
6	葛家怡	天津大学精密仪器与光电子工程学院	11	165	7.0	11.0