基于TCM的癫痫脑电识别研究

摘要：

癫痫是大脑功能失调引起的神经系统的常见多发疾病之一,患者人数多,死亡率高,因此对癫痫病的研究至关重要.对于此类高风险场合的分类识别,仅用传统的机器学习算法得到预测结果是不够的,因为在这类识别研究中不仅要关注整体判断的正确率,更要关注每一个个体的可信度,故引入置信机器,它既可以给出样本的预测结果,也能给定预测结果的可信度,避免误判,进而控制风险,这对癫痫疾病的识别研究起到一定的作用.

关键词：癫痫、K近邻算法、直推式置信机器

所属期刊栏目：14

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：湖南省普通高等学校教学改革研究项目湘教通[2018]436号;湖南省自然科学基金2018JJ3351;教育部产学合作协同育人项目201702001043,201801037136;湖南省教育厅资助科研项目15B137,15K082,16C0084;湖南省学位与研究生教育教学改革研究项目JG2015B041,JG2018A012;湖南师范大学教学改革项目[2018]51号文,53,55;湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目和国家级大学生创新创业训练计划支持项目201810542013;湖南省社科联重点项目ZK2018009;湖南省教育科学"十三五"规划课题XJK17CZY108

在线出版日期：2019-02-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：185-186,192