典型文献
基于残差收缩网络的睡眠脑电分期
文献摘要：
现有睡眠分期方法存在特征提取不充分、类别间存在数据不平衡等问题,导致睡眠分期的精度不高.基于残差收缩网络设计高效的特征提取网络,同时,在损失函数中基于重加权思想设计了类别加权损失函数,通过调整损失函数有效解决了数据不平衡对分类精度的影响.实验结果表明,改进算法在Sleep-EDF数据集中的Fpz-Cz、Pz-Oz通道上,准确率分别为85.4％和82.2％,MF,分别为79.6％和75.4％,均高于基准算法和目前先进的对比算法,证明了算法的有效性和先进性.
文献关键词：
睡眠分期;残差收缩网络;类别加权损失函数;脑电信号;重加权思想
中图分类号：
作者姓名：
陈玲玲;毕晓君
作者机构：
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 哈尔滨 150001;中央民族大学信息工程学院 北京 100081
文献出处：
引用格式：
[1]陈玲玲;毕晓君-.基于残差收缩网络的睡眠脑电分期)[J].仪器仪表学报,2022(02):148-155
A类：
重加权思想,类别加权损失函数,Fpz
B类：
残差收缩网络,睡眠脑电,睡眠分期,存在特征,数据不平衡,网络设计,特征提取网络,分类精度,改进算法,Sleep,EDF,Cz,Pz,Oz,MF,对比算法,脑电信号
AB值：
0.268658
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