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摘要 EEG（脑电图）信号可用于判断患者是否会癫痫发作。事实证明，EEG 在癫痫发作的早期检测中至关重要。为了使用 EEG 信号检测癫痫发作，已经开发了几种机器学习模型。然而，其他人声称传统的基于规则的方法同样有效。本研究旨在反驳这一说法，并比较基于规则的技术和机器学习方法的性能。由于神经网络与人脑非常相似，因此被选为机器学习方法。数据集来自开源、免费使用的坦普尔大学医院异常 (TUAB) EEG 语料库。在使用两种方法对数据进行训练和测试后，基于规则的技术的准确率为 85.16%，而神经网络技术的准确率为 98.91%。
卷积神经网络的比较分析
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