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申请/专利权人：中南民族大学
摘要：本发明涉及一种肌松信号识别方法及无线肌松监测仪，所述方法包括：采集多个肌松信号；提取所述肌松信号的多个时域特征和非线性特征，构建标签‑特征表；利用ReliefF算法计算所述标签‑特征表中的各特征的相关性权重值，并依据所述相关性权重值对各特征的重要性进行排序；按照重要性从大到小的顺序依次选择所述标签‑特征表中的列数据构建特征向量，作为梯度提升决策树模型的输入进行模型训练，并根据训练结果筛选最优特征子集；获取待识别肌松信号并提取所述最优特征子集对应的特征构造特征向量，送入训练好的梯度提升决策树模型进行肌松信号的状态类型识别。本发明提供的识别方法与监测仪，能够有效的进行肌松信号的分类识别。
主权项：1.一种肌松信号识别方法，其特征在于，包括：采集多个肌松信号，所述肌松信号为固定时长的信号序列，每个肌松信号中包含N个时间点，对每个肌松信号进行状态类型的人工判别与标注，每个肌松信号对应一个状态类型标签；提取每一所述肌松信号的多个时域特征和非线性特征；构建标签-特征表，所述标签-特征表中，每一行数据为对应的一个肌松信号的各特征值，且根据人工判别与标注结果，每一行对应一个标签，每一列对应一个特征；利用ReliefF算法计算所述标签-特征表中的各特征的相关性权重值，并依据所述相关性权重值对各特征的重要性进行排序；按照重要性从大到小的顺序依次选择所述标签-特征表中的列数据构建特征向量，作为梯度提升决策树模型的输入进行模型训练，并根据训练结果筛选最优特征子集；获取待识别肌松信号并提取所述最优特征子集对应的特征构造特征向量，送入训练好的梯度提升决策树模型进行肌松信号的状态类型识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南民族大学 一种肌松信号识别方法及无线肌松监测仪
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