10.16208/j.issn1000-7024.2022.02.015
基于数据生成算法的睡眠分期方法
针对睡眠分期中样本不平衡问题,提出以最短路径为指标选取最优数据进行数据生成的思想,增加少数类样本的数量.基于Border-SMOTE算法,提出改进的iBorder-SMOTE睡眠数据生成算法.用密度峰值聚类算法确定待生成数据的簇类别区域,采用中心最短路径选取最优数据点进行数据生成,使用异变扰动方法对生成数据进行修正,保证数据的全局分布.在数据集Sleep-EDF上进行验证,其结果表明,改进后的算法有效提高了少数类样本的识别精度.
睡眠分期;数据生成;边界合成少数类过采样技术;多簇中心最短路径;异变扰动
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61773164
2022-03-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
406-412