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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多维注意力熵与改进二元螳螂搜索的癫痫预测系统，其中，数据预处理器对采集到的原始EEG数据进行带通滤波，并将处理后的数据分割成片段；对分割得到的片段的各个通道信号进行DWT分解，提取单通道下各子带的注意力熵，计算出单通道多子带注意力熵、多通道单子带注意力熵、单通道原始信号注意力熵，将这些多维注意力熵作为总特征集；然后将S形和V形函数复合的传递函数结合改进螳螂搜索算法应用于迭代特征选择；利用选择后的特征对片段进行分类，判断其处于癫痫发作间期还是癫痫发作前期。本发明提高了基于EEG信号的癫痫发作预测能力。
主权项：1.一种基于多维注意力熵与改进二元螳螂搜索的癫痫预测系统，其特征在于，包括依次连接的信号采集器，数据预处理器、多维注意力熵提取器、改进二元螳螂搜索算法特征选择器和随机森林分类器，其中，所述信号采集器获取脑电信号，即原始EEG数据；所述数据预处理器接收所述信号采集器的原始EEG数据并进行滤波和分解；所述多维注意力熵提取器对子带和信号提取多维注意力熵；首先，提取单通道下各子带的注意力熵，计算单通道多子带注意力熵、多通道单子带注意力熵和单通道原始信号注意力熵，将这些多维注意力熵作为总特征集；所述改进二元螳螂搜索算法特征选择器对多维注意力熵提取器输出的总特征集进行特征选择；采用S形和V形函数复合的传递函数对改进的螳螂探索算法进行二元化，得到最佳特征子集；所述随机森林分类器对改进二元螳螂搜索算法特征选择器输出的最佳特征子集进行分类，得到最终分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于多维注意力熵与改进二元螳螂搜索的癫痫预测系统
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