Вісник № 44

Переглянути

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Класифікація патологічних ЕЕГ-сигналів за допомогою методів машинного навчання
(НТУ "ХПІ", 2017) Білошицька, Оксана Костянтинівна
Робота присвячена застосуванню методів машинного навчання при створенні моделі класифікації патологічних сигналів ЕЕГ. Сформовано ефективний набір ознак, які є пріоритетними під час класифікації сигналів з епілептиформною та нормальною активністю головного мозку. Встановлено, що застосування методу опорних векторів дає точність класифікації 80 %, методу лінійного дискримінантного аналізу – 91 %, методу випадкового лісу – 96 % та методу Extra trees – 91 %. Побудована комплексна модель на основі даних методів дала результуючу точність 89 %.