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本文提出一种睡眠分期改进算法,算法先从睡眠监测数据中计算出心率变异性特征矩阵,采用主要成分分析法降维特征矩阵,使用遗传算法对支持向量机的优化和改善,从而完成针对睡眠分期多任务分类。实验显示,本文算法睡眠分期精确度达到94.11%,对各种睡眠状态均有良好识别能力。
一种新型睡眠分期改进算法研究
【摘 要】
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本文提出一种睡眠分期改进算法,算法先从睡眠监测数据中计算出心率变异性特征矩阵,采用主要成分分析法降维特征矩阵,使用遗传算法对支持向量机的优化和改善,从而完成针对睡眠
【机 构】
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电子科技大学生命科学与技术学院
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2021年2期
【基金项目】
：
四川省科技计划项目(No.2019JDPT0008,18PTDJ0116),2020年中央引导地方科技发展专项(No.2020ZYD001)支持
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