典型文献
基于3CNN-BiGRU的睡眠自动分期研究
文献摘要：
针对单通道脑电信号睡眠自动分期效率和准确率问题,提出采用三尺度并行卷积神经网络提取睡眠信号特征和双向门控循环单元学习睡眠阶段之间内部时间关系的3CNN-BiGRU睡眠自动分期模型.首先对原始单通道脑电信号进行带通滤波处理,并采用合成少数类过采样技术进行类平衡,然后送入搭建的模型中进行训练和验证实验,其中采用预训练和微调训练对模型进行优化,采用10次和20次交叉验证提高训练可靠性.不同数据集下的不同模型对比实验结果表明,3CNN-BiGRU模型取得了更高的训练效率和更好的分期准确率.
文献关键词：
脑电信号;睡眠分期;卷积神经网络;双向门控循环单元;合成少数类过采样技术
中图分类号：
作者姓名：
唐洁;文元美
作者机构：
广东工业大学信息工程学院,广东 广州 510006
文献出处：
引用格式：
[1]唐洁;文元美-.基于3CNN-BiGRU的睡眠自动分期研究)[J].计算机与现代化,2022(02):120-126
A类：
3CNN
B类：
BiGRU,分期研究,单通道脑电信号,三尺度,并行卷积神经网络,信号特征,双向门控循环单元,单元学习,带通滤波,滤波处理,合成少数类过采样技术,类平衡,后送,送入,验证实验,预训练,微调训练,交叉验证,提高训练,模型对比,训练效率,睡眠分期
AB值：
0.288517
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