Публікація: Дослідження і класифікація електрофізіологічних сигналів за допомогою машинного навчання
Завантаження...
Дата
2024
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єкт дослідження – завдання класифікації біоелектричних сигналів. Мета роботи – застосування нейронних мереж та методу мультифрактального флуктуаційного аналізу для дослідження та класифікації біоелектричних сигналів. Методи дослідження – метод мультифрактального флуктуаційного аналізу (МФДФА) для аналізу даних та згорткові нейронні мережі (CNN) для класифікації. Результати експерименту демонструють, що обраний метод класифікації виявився досить точним і на тренувальному, і на тестовому наборах даних. Використання мультифрактальних характеристик у контексті дослідження біоелектричних сигналів могло б допомогти відділити корисну інформацію від шуму та покращити точність класифікації. Висновки з цієї роботи можуть бути використані для виявлення відхилень та для класифікації біоелектричних сигналів із застосуванням машинного навчання
Опис
Ключові слова
електрокардіограма (ЕКГ), часові ряди, згорткова нейронна мережа (CNN), метод мультифрактального флуктуаційного аналізу (МФДФА)
Бібліографічний опис
Харченко Я. О. Дослідження і класифікація електрофізіологічних сигналів за допомогою машинного навчання : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 124 Системний аналіз / Я. О. Харченко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 67 с.