文件名称：论文研究-基于跨层全连接神经网络的癫痫发作期识别.pdf
文件大小：929KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:34:44
聚类划分互信息, 脑电, 癫痫, 同步, 模式分类,
在缺乏足够先验知识下，自适应癫痫发作期识别异常困难。提出一种新的度量通道之间的同步特征计算方法（聚类划分互信息），以相关矩阵方式组织单窗口内全局同步特征模式，进而设计一种跨层全连接神经网络分类器，对非平稳同步特征模式实现自适应分类。实验表明该方法可获得［98.19%±0.24%］精确度，［98.27%±0.51%］敏感度和［98.11%±0.36%］特异度，超过了现有大部分方法的分类性能。另外，该方法无须去噪和去伪迹等预处理过程；而且其仅需设置一个超参数（时间窗），避免了过多的潜在错误参数设置而导致的分类性能的降低。