K—means聚类神经网络分类器在睡眠脑电分期中的应用研究

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【摘要】

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：利用近似熵的方法对睡眠EEG信号进行分期，但睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近，靠近似熵值无法区分，对分期结果中的Ⅲ期和Ⅳ期EEG信号进行AR（自回归）建模，作为该段EEG信号的特征属性，

【作者】

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【机构】

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渭南师范学院数学与信息科学学院,渭南师范学院物理与电气工程学院

【出处】

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河南科学

【发表日期】

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2012年6期

【关键词】

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：利用近似熵的方法对睡眠EEG信号进行分期，但睡眠Ⅲ期和Ⅳ期近似熵值非常接近，靠近似熵值无法区分，对分期结果中的Ⅲ期和Ⅳ期EEG信号进行AR（自回归）建模，作为该段EEG信号的特征属性，利用K—means聚类的神经网络分类器对睡眠Ⅲ期和Ⅳ期进行分期，达到l了很好的分期效果．

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