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癫痫是一种由无诱因反复发作引起的慢性神经系统疾病。诊断癫痫最常用的工具是脑电图 (EEG)，通过脑电图可以测量大脑的电活动。为了预防潜在风险，必须对患者进行监测，以便尽早发现癫痫发作并采取预防措施。许多不同的研究都结合了时间和频率特征来自动识别癫痫发作。本文比较了两种融合方法。第一种基于集成方法，第二种使用 Choquet 模糊积分方法。具体来说，三种不同的机器学习方法，即 RNN、ML 和 DNN，被用作集成方法和 Choquet 模糊积分融合方法的输入。比较了混淆矩阵、AUC 和准确度等评估指标，并提供了 MSE 和 RMSE。结果表明，Choquet模糊积分融合方法优于集成方法以及其他最先进的分类方法。
应用于癫痫发作识别的数据融合方法的性能分析
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