[发明专利]基于特征重叠与广义决策森林的睡眠阶段分期方法及系统在审
| 申请号： | 202310044002.X | 申请日： | 2023-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN115844335A | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 程映丹;周杨;凌永权 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/00 | 分类号： | A61B5/00;A61B5/349;A61B5/352;A61B5/353;G06F18/2431;G06F18/211;G06N5/01 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于特征重叠与广义决策森林的睡眠阶段分期方法及系统，涉及睡眠阶段分期的技术领域，获取心电图数据集，对其中的数据进行预处理，提取HRV特征，基于特征重要性，以重叠的方式进行特征选取，重要性程度高的HRV特征每次均作为重叠特征被选中，但重要性程度低的HRV特征不会丢弃，而是作为区域块数据输入，充分考虑HRV特征之间的区域空间相关性，有助于克服睡眠阶段数据不平衡性，从而提高了睡眠分类的准确性。最后利用广义决策森林模型进行睡眠阶段分期，避免当前随机森林结构中决策树所用的树结构会使树上层做错的决定蔓延到树的最后决定，从而导致最终结果出现错误，影响睡眠分期结果的精确度的现象发生。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 重叠 广义 决策 森林 睡眠 阶段 分期 方法 系统 | ||
【主权项】：
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