[发明专利]一种睡眠信号分期可信度自动评价方法

权利要求书

1.一种睡眠信号分期可信度自动评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：选择主分类器和辅分类器，采用监督学习对主、辅分类器进行训练，获得训练后的主、辅分类器；具体为：

首先根据需要的分类粒度，选择该粒度的分类器作为主分类器，其他粒度的分类器为辅分类器；用C_m表示主分类器；C₁、…、C_p表示p个辅分类器，然后用标记数据库对主、辅分类器分别进行训练，得到训练后的主、辅分类器；

步骤二：输入睡眠数据，利用步骤一中训练后的主、辅分类器，对睡眠数据进行多粒度分类视图预测，并输出主分类器的预测结果，具体为：

使用步骤一中训练好的主、辅分类器，对需要分析的睡眠数据分别进行预测，得到不同分类粒度的预测结果，并输出主分类器的预测结果，具体过程：

睡眠数据用X(i)表示,其中i＝1,2,3,……,M，M代表数据长度；对X(i)按固定时间间隔划分为N个睡眠时段，得到Y(j)，其中j＝1,2,3,……,N；把Y(j)分别输入到主、辅分类器C_m和C₁、…、C_p，分别得到所有睡眠时段的预测结果Z_mj、Z_1j、…、Z_pj，并输出主分类器Z_mj的预测结果，其中j＝1,2,3,……,N；

步骤三：根据步骤二的主、辅分类器预测结果，计算并输出逻辑一致性系数即可信度R，具体为：

把所有睡眠时段的预测结果Z_mj、Z_1j、…、Z_pj即多个睡眠视图，按粒度从细到粗排列，验证所有相邻视图的一致性，如果所有结果都一致，就认为该睡眠时段分期结果逻辑上一致；否则有任何一个相邻视图逻辑上不一致，就认为该睡眠时段分期结果逻辑上不一致；

第j睡眠时段的逻辑一致性值定义为：

根据L_j睡眠分期值，用公式(2)计算并输出逻辑一致性系数：

式中，j＝1,2,3,……,N，R的取值范围是0～1，R值越大，代表可信度越高；N表示划分为N个睡眠时段。