【摘 要】
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睡眠分期是评估人类睡眠质量和诊断相关疾病的关键,对于睡眠分期预测的研究已有诸多成果。文中以脑电信号作为睡眠分期的工具,在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)分
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睡眠分期是评估人类睡眠质量和诊断相关疾病的关键,对于睡眠分期预测的研究已有诸多成果。文中以脑电信号作为睡眠分期的工具,在支持向量机(Support Vector Machines, SVM)分类应用于睡眠分期预测模型的研究基础上,为了减少睡眠分期预测模型的建立的时间,采用K边界近邻法(K Nearest Bound Neighbor, KNBN)支持向量预选取的方法构造支持向量候选集,建立基于KNBN-SVM的睡眠分期预测模型。实验结果表明,该睡眠分期预测模型的预测准确度理想,并且耗时大幅度缩短。KNBN
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