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微度是一种无意的，瞬态的意识丧失，与睡眠相关，持续到15秒。脑电图（EEG），记录已广泛用于诊断和研究各种神经系统疾病。这项研究分析了时间序列EEG信号，以使用两个深度学习模型来预测微渗：长期术语记忆（LSTM）和人工神经网络（ANN）。调查结果表明，ANN模型在微填料预测中实现了出色的指标，在关键性能指标中的表现优于LSTM。该模型表现出了出色的性能，如散点图，R2分数，平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和根平方误差（RMSE）的结果所证明的。与LSTM模型相比，在两个模型之间，ANN模型在两个模型之间达到了最重要的R2，MAE，MSE和RMSE值（0.84、1.10、1.90和1.38）。这项研究的关键贡献在于其开发全面有效的方法，以准确预测来自EEG信号的微度事件。
微填料预测LSTM和ANN ...
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