一种新型睡眠分期改进算法研究
廖小丽
张津馗
柴建朴
电子科技大学生命科学与技术学院 四川成都 610054
摘要：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.
关键词：心率变异性支持向量机睡眠分期睡眠监测
资助基金：四川省科技计划(No.2019JDPT0008)四川省科技计划(18PTDJ0116)中央引导地方科技发展专项(No.2020ZYD001)
论文发表日期：2021-02-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 25-28 )