基于改进LVQ人工神经网络的睡眠分期方法研究

摘要

针对传统的LVQ人工神经网络在脑电睡眠分期应用中的不足之处，提出了一种根据输入样本特征在分类时所起的作用大小不同，对样本特征赋予不同权重的改进型LVQ神经网络。分别采用原始LVQ和改进型LVQ神经网络对MIT—BIH数据库中睡眠脑电数据仿真，对两种方法的睡眠分期结果进行比较。分析表明：利用改进型LVQ人工神经网络的睡眠分期准确率要比原始LVQ人工神经网络的睡眠分期准确率高。