A Novel Approach for Sleep Arousal Disorder Detection Based on the Interaction of Physiological Signals and Metaheuristic Learning

Table 1

The error assessment of sleep steps classification for a two-class problem using EEG signals.

Repetitions	SVM		SVM (RBF)		SVM (RBF) + GA		SVM (RBF) + PSO		SVM (RBF) + DSO		SVM (RBF) + mDSO
	Min	Max	Min	Max	Min	Max	Min	Max	Min	Max	Min	Max
10-fold (1)	0.11	0.15	0.08	0.11	0.08	0.12	0.05	0.08	0.03	0.05	0.02	0.04
10-fold (2)	0.09	0.17	0.08	0.12	0.09	0.12	0.06	0.09	0.04	0.08	0.02	0.05
10-fold (3)	0.15	0.18	0.09	0.13	0.08	0.12	0.06	0.08	0.04	0.06	0.01	0.05
10-fold (4)	0.11	0.16	0.08	0.12	0.06	0.13	0.06	0.08	0.02	0.07	0.03	0.05
10-fold (5)	0.14	0.17	0.11	0.13	0.11	0.12	0.08	0.08	0.04	0.08	0.02	0.04
10-fold (6)	0.13	0.18	0.10	0.14	0.10	0.11	0.09	0.09	0.04	0.06	0.01	0.03
10-fold (7)	0.11	0.16	0.10	0.14	0.09	0.11	0.06	0.11	0.03	0.06	0.01	0.03
10-fold (8)	0.09	0.16	0.07	0.14	0.07	0.09	0.05	0.08	0.05	0.07	0.02	0.03
10-fold (9)	0.10	0.14	0.12	0.13	0.11	0.11	0.09	0.07	0.05	0.09	0.03	0.05
10-fold (10)	0.12	0.15	0.10	0.13	0.09	0.09	0.07	0.12	0.04	0.08	0.02	0.04
Av	0.115	0.162	0.093	0.129	0.088	0.112	0.067	0.088	0.038	0.071	0.019	0.041

Bold values are the best values obtained.