[发明专利]一种基于贝叶斯最优化XGBoost算法的疲劳预测方法在审
| 申请号： | 202010660308.4 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111814880A | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 赵琦;马裕静;陈立江;刘秉昊;刘通;尤玉虎 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G16H50/30;A61B5/0205 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯最 优化 xgboost 算法 疲劳 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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