基于按键动作识别的帕金森病早期预测方法

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摘 要： 针对目前帕金森病早期预测方法普遍存在误诊率高、步骤繁多等问题，设计了基于AdaBoost算法的按键动作识别方法，实现对帕金森病早期的精准预测。该方法首先删除数据集的缺失值，并选取按键次数过万的数据；然后针对不同按键手，根据按键的时间间隔对预处理后的结果进行分类，以平均值、标准差、方差、偏度和峰度5个指标为特征，对每一位病人的数据进行分块，扩充数据集，并加入高斯噪声平衡数据集；最后应用AdaBoost算法进行分类预测。（剩余10773字）

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