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基于数据生成算法的睡眠分期方法
被引量：
1
1
作者
刘静博
王蓓
顾吉峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期406-412,共7页
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...
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。
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关键词
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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题名
基于数据生成算法的睡眠分期方法
被引量：
1
1
作者
刘静博
王蓓
顾吉峰
机构
华东理工大学信息科学与工程学院化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期406-412,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61773164)。
文摘
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。
关键词
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
Keywords
sleep staging
data generation
Border-SMOTE
shortest path of multi-cluster centers
abnormal disturbance
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于数据生成算法的睡眠分期方法
刘静博
王蓓
顾吉峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
1
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