基于多分类器融合的睡眠状态检测方法和系统

摘要

本发明涉及一种基于多分类器融合的睡眠状态检测方法和系统，其中所述方法包括：采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号，根据睡眠状态识别的识别任务从脑电信号中提取相应的特征数据；将特征数据分别输入预设分类器、检测器1～N进行检测；若只有一个检测器的输出结果为真，则以该检测器的输出结果检测用户的睡眠状态，并对该特征数据进行类型标注；若有多个检测器的输出结果为真，或者全部检测器的输出结果均为假，则以预设分类器的输出结果检测用户的睡眠状态；利用标注的特征数据对所述预设分类器进行训练得到新的分类器，并利用该新的分类器取代所述预设分类器，检测用户的睡眠状态。本发明可以提高分类器的准确率，增强睡眠状态检测的准确性。

主权项

一种基于多分类器融合的睡眠状态检测方法，其特征在于，包括：采集用户在睡眠过程中产生的脑电信号，根据睡眠状态识别的识别任务从所述脑电信号中提取相应的特征数据；将所述特征数据分别输入预设分类器、检测器1～N进行检测；其中，所述预设分类器检测用户的1～N种睡眠状态，检测器1～N分别对应检测用户的一种特定睡眠状态，N≥2；若只有一个检测器的输出结果为真，则以该检测器的输出结果检测用户的睡眠状态，并对该特征数据进行类型标注；若有多个检测器的输出结果为真，或者全部检测器的输出结果均为假，则以预设分类器的输出结果检测用户的睡眠状态；利用标注的特征数据对所述预设分类器进行训练得到新的分类器，并利用该新的分类器取代所述预设分类器，检测用户的睡眠状态。