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一种基于贝叶斯最优化XGBoost算法的疲劳预测方法

摘要

本发明提供一种基于贝叶斯最优化XGBoost算法的疲劳预测方法,步骤如下:一、利用信号采集仪,获得测试者在运动疲劳状态下的生理信号数据并存储;二、基于RANSAC算法剔除异常数据;三、利用SMOTE过采样算法进行少数样本重采样,解决类不平衡问题;四、利用XGBoost模型进行疲劳预测,将处理完成的样本数据输入XGBoost模型进行分类;五、利用贝叶斯最优化算法对XGBoost模型进行优化。通过以上步骤,实现疲劳预测的过程,提高了运动疲劳识别的智能度和准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN111814880A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京航空航天大学;

    申请/专利号CN202010660308.4

  • 申请日2020-07-10

  • 分类号G06K9/62(20060101);G16H50/30(20180101);A61B5/0205(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 100191 北京市海淀区学院路37号

  • 入库时间 2023-06-19 08:38:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-04

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2020106603084 申请公布日:20201023

    发明专利申请公布后的驳回

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