一种新型睡眠分期改进算法研究

摘要

本文提出一种睡眠分期改进算法,算法先从睡眠监测数据中计算出心率变异性特征矩阵,采用主要成分分析法降维特征矩阵,使用遗传算法对支持向量机的优化和改善,从而完成针对睡眠分期多任务分类.实验显示,本文算法睡眠分期精确度达到94.11％,对各种睡眠状态均有良好识别能力.