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题名基于F-Score特征选择的癫痫脑电信号识别方法
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作者
凌宇
杜玉晓
李向欢
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机构
广东工业大学
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出处
《自动化与信息工程》
2023年第5期58-62,73,共6页
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基金
国家自然科学基金(61976059,61640213)。
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文摘
随着癫痫脑电信号自动检测算法研究地不断深入,需要处理的特征维度也不断增加,且冗余特征增大了算法的复杂度,导致算法性能下降。为此,提出一种基于F-Score特征选择的癫痫脑电信号识别方法。首先,从原始癫痫脑电信号数据集中提取特征,并计算每个特征的F-Score统计值;然后,根据分类模型的分类准确率,通过序列前向搜索方法,选择最优特征集;最后,利用支持向量机和逻辑回归分类模型进行实验,并与传统的特征降维方法PCA进行对比。实验结果表明,本文方法可有效降低特征矩阵的维数,提高算法运算效率。
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关键词
F-Score
PCA
特征提取
特征选择
癫痫脑电信号识别
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Keywords
F-Score
PCA
feature extraction
feature selection
epileptic eeg signal recognition
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分类号
R742.1
[医药卫生—神经病学与精神病学]
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