【摘 要】
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提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标
【机 构】
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华东理工大学信息科学与工程学院自动化系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201124);中央高校基本业务资金资助项目(222201817006)
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提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90. 66%灵敏性,92. 52%特异性,F2分数为0. 905 5,并且检出了98. 56%的癫痫发作,检测延迟为1. 32 s,在不平衡的癫痫脑电数据集上表现出了良好的性能,对于癫痫辅助诊断有着极大的临床意义。
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