基于神经网络集成的睡眠脑电分期研究  

Sleep EEG Staging Studies Based on Neural Network Ensemble

作　　者：贾花萍[1,2] 

机构地区：[1]渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南714000 [2]渭南师范学院计算机网络工程技术中心,陕西渭南714000

出　　处：《计算技术与自动化》2012年第2期34-36,共3页Computing Technology and Automation

基　　金：陕西省教育厅专项科研计划项目(11JK0480);陕西省自然科学基础研究计划项目(2011JM1010);渭南师范学院院级项目(12YKS029)

摘　　要：用近似熵对睡眠脑电信号进行分期,由于睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近,靠近似熵值无法区分,提出基于神经网络集成的睡眠脑电信号分期,采用BP神经网络为分类器,对用AR参数提取的睡眠脑电特征对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期。为进一步提高BP神经网络性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票,实验表明,提出的方法具有很好的分期效果。Using approximate entropy on sleep EEG signal stage, because the sleep phase Ill and IV approximate entro- py value is very close to, by approximate entropy cannot be distinguished, based on neural network ensemble of sleep EEG staging, using BP neural network as classifier, using the AR parameter extraction of phase III and IV sleep EEG staging. In order to further improve the performance of BP neural network, using Bagging algorithm {or BP neural network classifier weighted voting, experimental results show that, the method has very good stage effect.

关 键 词：睡眠脑电(EEG) BP神经网络 AR参数 BAGGING算法 集成 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]