发明专利已授权

一种多域特征下的半监督脑电信号睡眠分期方法

📄 申请号：CN201611151118.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2016-12-13

公开号

CN106778865B

公开日

2019-10-01

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06K9_00 ,

技术画像

所属领域

脑电信号处理脑电信号处理机器学习睡眠监测

应用场景

睡眠监测, 医学诊断, 健康管理, 可穿戴设备

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摘要

本发明涉及一种多域特征下的半监督脑电信号睡眠分期方法，属于脑机接口领域。在该方法中，结合蚁群算法和半监督贝叶斯分类方法，对原始脑电信号进行处理以得到多域特征下的原始特征集合，通过蚁群算法对其进行优化并提取一种最优特征子集，并使用改进的半监督贝叶斯分类方法，以最优特征子集为分类特征，结合主动学习策略对其进行分期分类。本方法不仅能够有效地实现睡眠分期，避免低效率特征属性及盲目搜索过程造成的运算资源浪费，而且可以降低标记样本的需求数量，通过与近几年提出的多种睡眠分期方法进行对比，结果表明本方法不但可以实现主流算法的分期精度效果，而且可以大大降低标记样本的需求量，避免了人工误判情况的发生。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20191001

✅ 授权

20170623

?? 实质审查的生效：

20170531

📄 公开

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¥18000.0 元

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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