改进的极限学习机在癫痫脑电分类中的应用

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户：nbbob

【摘要】

：

研究癫痫脑部疾患的脑电分类识别问题,由于癫痫是大脑神经元异常和过度的超同步化放电所造成的临床现象,脑电图(EEG)是目前最常用的监测与诊断癫痫疾病的方法。由脑电图仪监测得到的脑电信号数量巨大,单凭人工的诊断十分耗时,且有可能因为主观因素而产生误判。为了提高对癫痫脑电信号的自动识别和诊断的准确性,提出了样本熵(SampEn)与AR模型特征提取以及自适应差分进化极限学习机(SaE-ELM)相结合的方法

【作者】

：

王杰李牧潇

【机构】

：

郑州大学电气工程学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2014年06期

【关键词】

：

癫痫脑电样本熵自适应差分进化极限学习机 Epileptic EEG SampEn SaE-ELM

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