10.3969/j.issn.1000-8519.2021.22.023
基于LightGBM算法的癫痫状态识别
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.
LightGBM;癫痫状态识别;GBDT;癫痫脑电信号;二分类;机械学习
TP391.41;R714.3;TP751
2022-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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