声明
第一章 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.2 主要研究内容
1.3 论文结构安排
第二章 复杂网络及其拓扑结构统计特性
2.1 复杂网络
2.2 复杂网络的拓扑结构统计特性
2.3 小结
第三章 时间序列复杂网络的构造方法
3.1 时间序列复杂网络构造方法的国内外研究及应用现状
3.2 时间序列相关性复杂网络构造算法
3.3 小结
第四章 基于复杂网络拓扑结构统计特性的癫痫脑电特征提取方法
4.1 本文采用的时间序列复杂网络构造算法
4.2 基于复杂网络拓扑结构统计特性的非线性时间序列提取特征
4.3 实验数据库的描述及实验数据集的构造
4.4 性能评价参数
4.5 提取特征分类性能的验证及评价
4.6 小结
第五章 基于复杂网络拓扑结构提取特征的癫痫脑电分类方法
5.1 癫痫脑电分类算法流程图
5.2 波动指数
5.3 特征向量归一化
5.4 支持向量机
5.5 十交叉验证
5.6 基于本文提取特征的癫痫脑电自动分类算法实验结果及分析
5.7 小结
第六章 总结与展望
6.1 全文总结
6.2 前景展望
参考文献
致谢
附录