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阿纳希塔·科扬迪;奥列格·夏勒;玛丽亚姆·佐凯因尼库

脑电自动分类：智能连接睡眠干预的途径。 （英语） Zbl 1431.90171号

安·Oper。物件。 276，第1-2号，169-190（2019）.
摘要：我们开发了一种随机森林分类器，利用PhysioBank公开的数据自动将脑电波分类为睡眠阶段。更具体地说，我们使用从20名患者记录的单对电极（FPz-Cz）的EEG信号，并评估数据平衡和合并信号历史对分类结果的影响。模型的准确性是通过离场交叉验证进行客观评估的。该模型的平均精度为0.74，各个睡眠阶段的平均精度在0.65到0.91之间。接下来，我们利用这个在线睡眠评分方案，随着睡眠过程的演变引入动态干预。我们开发了一个半马尔可夫决策过程模型来确定最佳干预策略，以最小化不同阶段的睡眠量与预定目标之间的差距，并提供计算结果。

引用于2文件

MSC公司：

90立方厘米 马尔可夫和半马尔可夫决策过程
90 C90 数学规划的应用

关键词：

睡眠评分;生物信号;随机森林分类器;半马尔可夫决策过程

软件：

物理工具包;Scikit公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Khojandi}等人，Ann.Oper。第276号决议，第1--2169-190号（2019年；Zbl 1431.90171）
全文： 内政部

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