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本文通过使用分块混合的方式将不同时间段的脑电波进行提取,通过LightGBM算法进行模型训练,使用波士顿医院CHB-MIT数据集,波恩大学癫痫数据集进行训练和评估,该模型发挥了决策树的优势,相比使用卷积神经网络模型拥有更高的准确率,为癫痫状态识别提供了参考和依据.
基于LightGBM算法的癫痫状态识别
【摘 要】
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本文通过使用分块混合的方式将不同时间段的脑电波进行提取,通过LightGBM算法进行模型训练,使用波士顿医院CHB-MIT数据集,波恩大学癫痫数据集进行训练和评估,该模型发挥了决策树的优势,相比使用卷积神经网络模型拥有更高的准确率,为癫痫状态识别提供了参考和依据.
【机 构】
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四川大学锦城学院,四川成都,611731
【出 处】
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电子测试
【发表日期】
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2021年22期
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