双相情感障碍数据预测与摩洛哥大西洋海岸上升流研究

### 双相情感障碍数据预测与摩洛哥大西洋海岸上升流研究 #### 双相情感障碍数据预测 在双相情感障碍（BD）的数据预测研究中，不同学者提出了多种方法。Valenza等人提出使用先进的生物信号处理方法和特定方法来识别双相患者的四种可能临床情绪状态；Alimardani等人设计了稳态视觉诱发电位（SSVEP）图，用于研究脑电图（EEG）是否可在外部刺激诱导的特定频率下对BD患者和精神分裂症患者进行分类；Rosa等人描述了心电图（ECG）、皮肤电反应（GSR）、温度和生物运动检测（BMD）通道具有低功耗和灵活性，可通过精神评估量化精神病患者的日常功能。 ##### 提出的方法 该方法旨在准确分析双相疾病数据集以发现病症。具体步骤如下： 1. **数据预处理**：使用ISF2过滤无关的双相数据，并根据最大特征权重和最接近的双相数据值提取特征。 2. **特征评估**：在分类前，将训练和测试的双相数据插入Softmax神经激活函数进行评估，以提高准确性。 3. **分类预测**：基于自适应结构卷积神经网络（ASCNC）对结果进行分类，以预测疾病并提高分类性能。 以下是ISF2算法步骤： ```plaintext For each feature training set F (x1, x2…, xn) Input the parameters a = ∅, b = ∅ Selected Number of features Compute max is weight constant Examine the closest feature from feature set a Selective For each Bipolar dataset fi from a Feature Term x = Extracted decision node from Di ISF2 = (sigma summation from n = 1 to size(fs) of feature value e fi + a) End for Repeat Find the nearest relative feature weight from the max weight Get the class (fi) Average weight split function according to class weights Reduce irrelevant values ``` ##### 特征提取与测试 - **Scaled Features Chi - Square Testing（SFCsT）**：使用时间和频率两种类型的双相数据进行特征提取。该方法能消除无关和嘈杂的双相数据，选择具有代表性的子集以降低分类过程的复杂性，但也存在一定局限性，如选择前20个训练集时，各类别特征数量会相应变化。其统计公式为： \[SFCsT(f_z)=\frac{N(x - y)^2}{(x + y)}\] 其中，N为特征数量，x为特征中的项数，y为值的数量。 以下是SFCsT算法步骤： ```plaintext Chi - square Testing values for the feature and class Chi - square Testing = ϕ For x = 1 to N Do Chi - square Testing = Terms (fi, Ti) Join (i, Chi_terms) to Testing features End for Store first feature values Chi_terms to choose Return IF values!= Null then While length = choose (0) Add the features to Chi_terms For f = 0 to length to find do Take ```