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摘要:
随着年龄的增长大脑的功能会衰退.可以通过决策实验获取年轻人和中老年人的行为决策脑电信号,定量分析大脑随年龄增长而出现的变化.本文提出了一种基于熵的脑电波刻画方法,结合机器学习的方法能够比较准确地诊断人类的大脑年龄.研究结果表明,年轻人和中老年人在原始脑电信号上存在明显的电压差异.此外,XGBoost的分类性能优于Logistic Regression(LR)方法的,最高精度可达91%,比LR的高出7.22%.通过XGBoost增益指标对特征重要性排序,发现在决策过程中受试者大脑中央和颞区域的决策反应差异最大,而机器学习分类方法更容易在这些特征区域做出更好的分类.
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文献信息
篇名 基于XGBoost方法在脑电波数据上的大脑 年龄诊断研究
来源期刊 温州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 脑电波 行为决策 机器学习方法
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 复杂性科学
研究方向 页码范围 47-55
页数 9页 分类号 TP391.4
字数 4379字 语种 中文
DOI 10.3875/j.issn.1674-3563.2018.03.007
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜罗罗 温州大学数理与电子信息工程学院 5 10 2.0 3.0
2 徐伟 温州大学数理与电子信息工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
脑电波
行为决策
机器学习方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
温州大学学报(自然科学版)
季刊
1674-3563
33-1344/N
大16开
浙江省温州市茶山
1963
chi
出版文献量(篇)
1558
总下载数(次)
0
相关基金
浙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://www.zjnsf.net/
项目类型:一般项目
学科类型:
论文1v1指导