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基于SVM和Adaboost的多分类算法研究

来源 :山东师范大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：meiaihui

【摘 要】

：

生活节奏的加快使得人们的睡眠健康和情绪处理出现了诸多问题,因此,睡眠分期和情感识别成为了当今科研工作者关注的热点之一。睡眠分期和情感识别可以作为辅助手段,为失眠、抑郁症、焦虑不安等精神疾病的诊断提供可靠地参考意见。大量的研究表明现有算法存在以下不足:1)经典分类算法多以二分类为主,当进行多类问题的研究时,需要进行多次二分类处理,时间复杂度高;2)经典分类算法分类准确率相对偏低,无法满足睡眠分期和情

【作 者】

：

张松 

【出 处】

：

山东师范大学

【发表日期】

：

2019年09期

【关键词】

：

分层AdaBoost多类算法 最小二乘支持向量机 决策树 睡眠分期 情感识别 

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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技术领域,包括主机、控制电路和计算机三部分组成,主机包括由棱镜。敏感膜敏感芯片、半导 Ue*M#

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