Dlq klassifikacii izwlechennyh iz JeKG-signala priznakow mozhno ispol'zowat' razlichnye algoritmy klassifikacii. Vysokaq äffektiwnost' klassifikacii zawisit ot togo, naskol'ko horosho wektory priznakow mogut byt' razdeleny w prostranstwe priznakow. Predlagaemaq arhitektura predstawlqet klassifikaciü aritmii na osnowe JeKG s ispol'zowaniem bolee nadezhnyh priznakow i klassifikatora na osnowe regressii. Predlagaetsq äffektiwnaq awtomatizirowannaq klassifikaciq serdechnyh aritmij s ispol'zowaniem bazy dannyh aritmij MIT-BIH i mestnogo klinicheskogo nabora dannyh. Predlozhennyj metod obuchil inkrementnyj klassifikator regressii wektora podderzhki na 320 obrazcah razlichnyh aritmij. Predlozhennyj metod byl protestirowan i srawnen s naibolee rasprostranennymi klassifikatorami, takimi kak iskusstwennaq nejronnaq set', mashina opornyh wektorow i klassifikator minimal'nogo rasstoqniq. Iz matricy putanicy widno, chto predlozhennyj nami algoritm horosho rabotaet dlq raspoznawaniq neskol'kih klassow. Predlagaemaq arhitektura ispol'zuet dlq klassifikacii priznaki wremennoj i chastotnoj oblastej. Blagodarq ispol'zowaniü statistiki bolee wysokogo porqdka nasha zadacha klassifikacii stanowitsq prosche, chem pri ispol'zowanii tradicionnyh morfologicheskih priznakow. Predlozhennyj algoritm obespechiwaet wysokuü proizwoditel'nost' dazhe pri nebol'shom ob#eme obuchaüschih dannyh.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.