CN116636815B - 基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法及系统 - Google Patents

基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法及系统，将每个历史水下作业人员的脑电信号进行片段划分，其中一部分作为训练样本、一部分作为测试样本、余下作为步长不参与样本训练或测试，以降低数据处理量，对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，获得多组深度学习神经网络模型，每组深度学习神经网络模型利用训练样本进行训练、利用测试样本进行测试，并利用遗传优化算法来对深度学习神经网络模型进行参数优化，构建优化的神经网络模型，并基于优化的神经网络模型来对待预测的水下作业人员进行睡眠分期，进而对睡眠质量进行评估。

Description

基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法及系统
技术领域
本发明涉及睡眠质量技术领域，特别是涉及一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法及系统。
背景技术
水下密闭舱舱室空间作业环境差，具有狭小幽闭、水下作业人员密集等特点，水下作业人员长时间处于这种环境中，极易导致其睡眠质量低下，睡眠质量差会严重影响水下作业人员的作业能力。为了提高水下作业人员的作业能力，需要对水下作业人员的睡眠质量进行评估。
睡眠分期分为五类：Wake期、N1期、N2期、N3期、REM期，睡眠分期是对睡眠过程中睡眠状态的判读，是临床上对睡眠质量评估和睡眠相关疾病诊断治疗的重要依据。关于睡眠分期的研究有很多，如基于支持向量机的决策树睡眠分期、基于随机森林模型的睡眠分期等。但是现有不存在利用遗传优化算法来对神经网络模型进行参数优化，构建优化的神经网络模型，并基于优化的神经网络模型来对待预测的水下作业人员进行睡眠分期，进而对睡眠质量进行评估的技术。
发明内容
本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法及系统。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：
本发明提供一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法，其特点在于，其包括以下步骤：
S1、采集多个历史水下作业人员的设定睡眠时间段的脑电信号；
S2、对每个脑电信号按照设定时间长度进行划分以获得按照时序排序的N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，训练样本按照时序排序构成训练样本集，测试样本按照时序排序构成测试样本集，N、N1、N2、N3均为正整数，N＞N1+N2+N3；
S3、对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行预处理；
S4、对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行睡眠分期标注；
S5、对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行特征提取获得多个特征数据构成一个特征向量，特征数据包括时域特征数据、频域特征数据和时频特征结合数据；
S6、对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，以每个训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入、对应的睡眠分期作为输出进行每组赋值的深度学习神经网络模型训练；
S7、以每个测试样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对训练好的每组深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期；
S8、对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，基于匹配结果计算每组深度学习神经网络模型的准确率；
S9、判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，若否则进入步骤S10，若是则进入步骤S12；
S10、最优准确率对应的深度学习神经网络模型的模型参数作为遗传优化算法中新的父代，对新的父代进行编码，根据遗传优化算法基于新的父代遗传交叉产生新的子代，对新的子代进行解码以获取更新的模型参数；
S11、以测试样本集和/或训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期，并再次执行步骤S8；
S12、最优准确率对应的训练好的深度学习神经网络模型作为目标深度学习神经网络模型；
S13、获得待预测水下作业人员的脑电信号，按照设定时间长度进行划分以获得多个脑电信号片段，并进行预处理和特征提取获得多个特征向量，将该些特征向量输入至目标深度学习神经网络模型中，获得各个特征向量对应的睡眠分期；
S14、统计各个睡眠分期时长，根据各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行预测评估。
本发明还提供一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估系统，其特点在于，其包括采集模块、划分模块、预处理模块、标注模块、特征提取模块、模型训练模块、第一模型测试模块、计算模块、判断模块、更新模块、第二模型测试模块、赋予模块、预测模块和评估模块；
所述采集模块用于采集多个历史水下作业人员的设定睡眠时间段的脑电信号；
所述划分模块用于对每个脑电信号按照设定时间长度进行划分以获得按照时序排序的N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，训练样本按照时序排序构成训练样本集，测试样本按照时序排序构成测试样本集，N、N1、N2、N3均为正整数，N＞N1+N2+N3；
所述预处理模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行预处理；
所述标注模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行睡眠分期标注；
所述特征提取模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行特征提取获得多个特征数据构成一个特征向量，特征数据包括时域特征数据、频域特征数据和时频特征结合数据；
所述模型训练模块用于对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，以每个训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入、对应的睡眠分期作为输出进行每组赋值的深度学习神经网络模型训练；
所述第一模型测试模块用于以每个测试样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对训练好的每组深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期；
所述计算模块用于对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，基于匹配结果计算每组深度学习神经网络模型的准确率；
所述判断模块用于判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，在为否时调用更新模块，在为是时调用赋予模块；
所述更新模块用于将最优准确率对应的深度学习神经网络模型的模型参数作为遗传优化算法中新的父代，对新的父代进行编码，根据遗传优化算法基于新的父代遗传交叉产生新的子代，对新的子代进行解码以获取更新的模型参数；
所述第二模型测试模块用于以测试样本集和/或训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期，并再次调用计算模块；
所述赋予模块用于将最优准确率对应的训练好的深度学习神经网络模型作为目标深度学习神经网络模型；
所述预测模块用于获得待预测水下作业人员的脑电信号，按照设定时间长度进行划分以获得多个脑电信号片段，并进行预处理和特征提取获得多个特征向量，将该些特征向量输入至目标深度学习神经网络模型中进行预测，获得各个特征向量对应的睡眠分期；
所述评估模块用于统计各个睡眠分期时长，根据各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行评估。
本发明的积极进步效果在于：
本发明将每个历史水下作业人员的脑电信号进行片段划分，其中一部分作为训练样本、一部分作为测试样本、余下作为步长不参与样本训练或测试，以降低数据处理量，对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，获得多组深度学习神经网络模型，每组深度学习神经网络模型利用训练样本进行训练、利用测试样本进行测试，并利用遗传优化算法来对深度学习神经网络模型进行参数优化，构建优化的神经网络模型，并基于优化的神经网络模型来对待预测的水下作业人员进行睡眠分期，进而对睡眠质量进行评估。
附图说明
图1为本发明较佳实施例的基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法的流程图。
图2为本发明较佳实施例的对脑电信号按照设定时间长度进行划分的示意图。
图3为本发明较佳实施例的基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估系统的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法，其包括以下步骤：
步骤101、采集多个历史水下作业人员的设定睡眠时间段的脑电信号。
例如：采集多个历史水下作业人员的晚上11点至早点7点的脑电信号，每个水下作业人员对应一组脑电信号。
步骤102、对每个脑电信号按照设定时间长度(如30s)进行划分以获得按照时序排序的N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，训练样本按照时序排序构成训练样本集，测试样本按照时序排序构成测试样本集，N、N1、N2、N3均为正整数，N＞N1+N2+N3，2≤N1≤5，N2为1或2且N1＞N2，N3为1或2。
例如：见图2，对N个脑电信号片段中，第1-3个脑电信号片段选为训练样本，第4个脑电信号片段选为测试样本，第5个脑电信号片段作为步长，第6-8个脑电信号片段选为训练样本，第9个脑电信号片段选为测试样本，第10个脑电信号片段作为步长……，依次类推。
本步骤不同于现有技术，现有技术是采集多个用户的脑电信号，大部分用户的所有脑电信号作为训练样本，而余下用户的所有脑电信号作为预测样本，本步骤是将每个水下作业人员的脑电信号进行片段划分，每个水下作业人员的脑电信号含有N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，即每个水下作业人员的脑电信号中一部分作为训练样本、一部分作为测试样本、余下作为步长不参与样本训练或测试，这有利于减少水下作业人员的采集数量，而且部分脑电信号片段不参与预处理、分期标注、训练和测试，可减少数据处理量。
步骤103、对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行降噪滤波预处理。
步骤104、对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行睡眠分期标注，此步骤的睡眠分期标注为人工睡眠分期标注。
步骤105、对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行特征提取获得多个特征数据构成一个特征向量，即一个预处理后脑电信号片段对应一个特征向量，特征数据包括时域特征数据、频域特征数据和时频特征结合数据。
步骤106、对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，以每个训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入、对应的睡眠分期作为输出进行每组赋值的深度学习神经网络模型训练。
步骤107、以每个测试样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对训练好的每组深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期。
步骤108、对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，每组中测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期一致则匹配成功次数加一，计算每组中匹配成功次数/每组中测试出的睡眠分期的数量以获得每组深度学习神经网络模型的准确率。
步骤109、判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，若否则进入步骤110，若是则进入步骤112。
步骤110、最优准确率对应的深度学习神经网络模型的模型参数作为遗传优化算法中新的父代，对新的父代进行编码，根据遗传优化算法基于新的父代遗传交叉产生新的子代，对新的子代进行解码以获取更新的模型参数。
步骤111、以测试样本集和/或训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期，并再次执行步骤108。
本实施例中，可以单独利用测试样本集对应的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试，也可以单独利用训练样本集对应的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试，还可以利用测试样本集和训练样本集对应的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试。
测试出与输入相对应的睡眠分期后，执行步骤108，对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，计算每组深度学习神经网络模型的准确率，判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，这里就只有一组，这一组对应的准确率就是最优准确率。
步骤112、最优准确率对应的训练好的深度学习神经网络模型作为目标深度学习神经网络模型。
步骤113、获得待预测水下作业人员的脑电信号，按照设定时间长度进行划分以获得多个脑电信号片段，并进行预处理和特征提取获得多个特征向量，将该些特征向量输入至目标深度学习神经网络模型中，获得各个特征向量对应的睡眠分期。
步骤114、统计各个睡眠分期时长，根据各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行预测评估。
例如：统计Wake期时长、N1期时长、N2期时长、N3期时长、REM期时长，基于各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行评估是现有技术，此处就不再赘述。
如图3所示，一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估系统，其包括采集模块1、划分模块2、预处理模块3、标注模块4、特征提取模块5、模型训练模块6、第一模型测试模块7、计算模块8、判断模块9、更新模块10、第二模型测试模块11、赋予模块12、预测模块13和评估模块14。
采集模块1用于采集多个历史水下作业人员的设定睡眠时间段的脑电信号。
划分模块2用于对每个脑电信号按照设定时间长度进行划分以获得按照时序排序的N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，训练样本按照时序排序构成训练样本集，测试样本按照时序排序构成测试样本集，N、N1、N2、N3均为正整数，N＞N1+N2+N3，2≤N1≤5，N2为1或2且N1＞N2，N3为1或2。
预处理模块3用于对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行降噪滤波预处理。
标注模块4用于对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行睡眠分期标注。
特征提取模块5用于对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行特征提取获得多个特征数据构成一个特征向量，特征数据包括时域特征数据、频域特征数据和时频特征结合数据。
模型训练模块6用于对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，以每个训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入、对应的睡眠分期作为输出进行每组赋值的深度学习神经网络模型训练。
第一模型测试模块7用于以每个测试样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对训练好的每组深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期。
计算模块8用于对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，每组中测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期一致则匹配成功次数加一，计算每组中匹配成功次数/每组中测试出的睡眠分期的数量以获得每组深度学习神经网络模型的准确率。
判断模块9用于判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，在为否时调用更新模块10，在为是时调用赋予模块12。
更新模块10用于将最优准确率对应的深度学习神经网络模型的模型参数作为遗传优化算法中新的父代，对新的父代进行编码，根据遗传优化算法基于新的父代遗传交叉产生新的子代，对新的子代进行解码以获取更新的模型参数。
第二模型测试模块11用于以测试样本集和/或训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期，并再次调用计算模块8。
赋予模块12用于将最优准确率对应的训练好的深度学习神经网络模型作为目标深度学习神经网络模型。
预测模块13用于获得待预测水下作业人员的脑电信号，按照设定时间长度进行划分以获得多个脑电信号片段，并进行预处理和特征提取获得多个特征向量，将该些特征向量输入至目标深度学习神经网络模型中进行预测，获得各个特征向量对应的睡眠分期。
评估模块14用于统计各个睡眠分期时长，根据各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行评估。
虽然以上描述了本发明的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这些仅是举例说明，本发明的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本发明的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S1、采集多个历史水下作业人员的设定睡眠时间段的脑电信号；
S2、对每个脑电信号按照设定时间长度进行划分以获得按照时序排序的N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，训练样本按照时序排序构成训练样本集，测试样本按照时序排序构成测试样本集，N、N1、N2、N3均为正整数，N＞N1+N2+N3；
在步骤S2中，2≤N1≤5，N2为1或2且N1＞N2，N3为1或2；
S3、对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行预处理；
S4、对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行睡眠分期标注；
S5、对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行特征提取获得多个特征数据构成一个特征向量，特征数据包括时域特征数据、频域特征数据和时频特征结合数据；
S6、对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，以每个训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入、对应的睡眠分期作为输出进行每组赋值的深度学习神经网络模型训练；
S7、以每个测试样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对训练好的每组深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期；
S8、对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，基于匹配结果计算每组深度学习神经网络模型的准确率；
S9、判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，若否则进入步骤S10，若是则进入步骤S12；
S10、最优准确率对应的深度学习神经网络模型的模型参数作为遗传优化算法中新的父代，对新的父代进行编码，根据遗传优化算法基于新的父代遗传交叉产生新的子代，对新的子代进行解码以获取更新的模型参数；
S11、以测试样本集和/或训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期，并再次执行步骤S8；
S12、最优准确率对应的训练好的深度学习神经网络模型作为目标深度学习神经网络模型；
S13、获得待预测水下作业人员的脑电信号，按照设定时间长度进行划分以获得多个脑电信号片段，并进行预处理和特征提取获得多个特征向量，将该些特征向量输入至目标深度学习神经网络模型中，获得各个特征向量对应的睡眠分期；
S14、统计各个睡眠分期时长，根据各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行预测评估。
2.如权利要求1所述的基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法，其特征在于，在步骤S3中，对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行降噪滤波预处理操作。
3.如权利要求1所述的基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估方法，其特征在于，在步骤S8中，对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，每组中测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期一致则匹配成功次数加一，计算每组中匹配成功次数/每组中测试出的睡眠分期的数量以获得每组深度学习神经网络模型的准确率。
4.一种基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估系统，其特征在于，其包括采集模块、划分模块、预处理模块、标注模块、特征提取模块、模型训练模块、第一模型测试模块、计算模块、判断模块、更新模块、第二模型测试模块、赋予模块、预测模块和评估模块；
所述采集模块用于采集多个历史水下作业人员的设定睡眠时间段的脑电信号；
所述划分模块用于对每个脑电信号按照设定时间长度进行划分以获得按照时序排序的N个脑电信号片段，N个脑电信号片段中依次按照N1个脑电信号片段选为训练样本，N2个脑电信号片段选为测试样本，N3个脑电信号片段作为步长的顺序进行选取，训练样本按照时序排序构成训练样本集，测试样本按照时序排序构成测试样本集，N、N1、N2、N3均为正整数，N＞N1+N2+N3，2≤N1≤5，N2为1或2且N1＞N2，N3为1或2；
所述预处理模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行预处理；
所述标注模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行睡眠分期标注；
所述特征提取模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个预处理后脑电信号片段进行特征提取获得多个特征数据构成一个特征向量，特征数据包括时域特征数据、频域特征数据和时频特征结合数据；
所述模型训练模块用于对深度学习神经网络模型的部分模型参数进行多组赋值，以每个训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入、对应的睡眠分期作为输出进行每组赋值的深度学习神经网络模型训练；
所述第一模型测试模块用于以每个测试样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对训练好的每组深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期；
所述计算模块用于对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，基于匹配结果计算每组深度学习神经网络模型的准确率；
所述判断模块用于判断该些组中准确率最大作为的最优准确率是否大于设定阈值，在为否时调用更新模块，在为是时调用赋予模块；
所述更新模块用于将最优准确率对应的深度学习神经网络模型的模型参数作为遗传优化算法中新的父代，对新的父代进行编码，根据遗传优化算法基于新的父代遗传交叉产生新的子代，对新的子代进行解码以获取更新的模型参数；
所述第二模型测试模块用于以测试样本集和/或训练样本集对应的按照时序排序的特征向量作为输入对更新的深度学习神经网络模型进行测试以测试出与输入相对应的睡眠分期，并再次调用计算模块；
所述赋予模块用于将最优准确率对应的训练好的深度学习神经网络模型作为目标深度学习神经网络模型；
所述预测模块用于获得待预测水下作业人员的脑电信号，按照设定时间长度进行划分以获得多个脑电信号片段，并进行预处理和特征提取获得多个特征向量，将该些特征向量输入至目标深度学习神经网络模型中进行预测，获得各个特征向量对应的睡眠分期；
所述评估模块用于统计各个睡眠分期时长，根据各个睡眠分期时长对待预测水下作业人员的睡眠质量进行评估。
5.如权利要求4所述的基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估系统，其特征在于，所述预处理模块用于对训练样本集和测试样本集中的每个脑电信号片段进行降噪滤波预处理操作。
6.如权利要求4所述的基于脑电信号的水下作业人员睡眠质量评估系统，其特征在于，所述计算模块用于对每组测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期进行一一匹配，每组中测试出的睡眠分期与对应标注出的睡眠分期一致则匹配成功次数加一，计算每组中匹配成功次数/每组中测试出的睡眠分期的数量以获得每组深度学习神经网络模型的准确率。
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