ABSTRACT Funktion val och ensemble lärande kan användas för att förbättra noggrannheten och robustheten i epileptiska anfall upptäckt och klassificering. Tyvärr har några studier fullt ut utnyttjat funktionsval och ensembleinlärning. I detta papper presenterar vi en adaptiv hybrid funktion urvalsbaserad klassificering ensemble (AHFSE) för epileptiska anfall klassificering. AHFSE skapar nya urvalsundergrupper i varje bootstrap med adaptiv hybridfunktion. Den kombinerar dem med hjälp av rankaggregation för att få en distingerad delmängd av funktioner. Dessa nya provers undergrupper matas sedan in i en klassificerare. Slutligen används majoritetsomröstning för att slutföra detektions- och klassificeringsuppgifterna. AHFSE är utformad för att få en optimerad delmängd av funktioner baserat på de olika proverna i varje bootstrap, som har en tendens att generera olika resultat när det gäller rankaggregation. Med diskret wavelet transform, experimenten baserade på binära och multi-klass uppgifter visar att AHFSE presterar bra på Bonn datauppsättningen och förbättrar specificiteten, känsligheten, eller noggrannheten av de valda funktionerna genom att kombinera undergrupper av olika funktionsval för att få nya prover inom paketeringsprocessen. Dessutom hjälper den adaptiva processen ramverket att få en optimal kombination av funktionen val algoritm. AHFSE får också mer önskvärda slutresultat i flera perspektiv, såsom: 1) jämfört med andra funktionsvalsmetoder; 2) jämfört med andra ensemblemetoder; och 3) jämfört med annan forskning som använder diskret wavelet transform som ett förbearbetningssteg. INDEX TERMS Epileptiska anfall upptäckt och klassificering, diskret wavelet transform, hybrid funktionsval, klassificering ensemble, baging, rank aggregation, adaptiv, genetisk algoritm, optimering, maskininlärning.
Alzami m.fl. REF föreslår en klassificeringsensemble baserad på adaptivt urval av blandade funktioner och tillämpar den på klassificering av epileptiska anfall.
Adaptive Hybrid Feature Selection-Based Classifier Ensemble for Epileptic Seizure Classification
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}