Nalazite se na CroRIS probnoj okolini. Ovdje evidentirani podaci neće biti pohranjeni u Informacijskom sustavu znanosti RH. Ako je ovo greška, CroRIS produkcijskoj okolini moguće je pristupi putem poveznice www.croris.hr
izvor podataka: crosbi !

Klasifikacija srčanih bolesti na temelju EKG signala uz pomoć strojnog učenja podržanog evolucijskim računarstvom (CROSBI ID 425715)

Ocjenski rad | sveučilišni preddiplomski završni rad

Pavlek, Danijel Klasifikacija srčanih bolesti na temelju EKG signala uz pomoć strojnog učenja podržanog evolucijskim računarstvom / Jakobović, Domagoj (mentor); Zagreb, Fakultet elektrotehnike i računarstva, . 2017

Podaci o odgovornosti

Pavlek, Danijel

Jakobović, Domagoj

hrvatski

Klasifikacija srčanih bolesti na temelju EKG signala uz pomoć strojnog učenja podržanog evolucijskim računarstvom

Cilj ovog završnog rada je upoznati se s najˇceš´cim naˇcinima za analizu signala u medicinskoj dijagnostici u svrhu prepoznavanja mogu´cih tegoba srca. Korišteni su modeli iz strojnog uˇcenja, a isti su uˇceni numeriˇckim i stohastiˇckim metodama. Za klasifikaciju su odabrani stroj s potpornim vektorima i neuronska mreža, a uˇcenje njihovih parametara je izvedeno algoritmima evolucijskog raˇcunanja: genetski algoritam, evolucijska strategija, kao i neuro-evolucija rastu´cih topologija. Opisani su problemi u korištenju pojedinih algoritama sa loše odabranim parametrima.

EKG, klasifikacija, strojno uˇcenje, SVM, jezgrene metode, neuronske mreže, NEAT, evolucijska strategija, genetski algoritam, evolucijsko raˇcunarstvo

nije evidentirano

engleski

Classification of heart diseases based on ECG signal using machine learning supported by evolutionary computation

nije evidentirano

ECG, classification, machine learning, SVM, kernel methods, neural networks, NEAT, genetic algorithm, evolution strategy, evolutionary computation

nije evidentirano

Podaci o izdanju

44

01.07.2017.

obranjeno

Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj

Fakultet elektrotehnike i računarstva

Zagreb

Povezanost rada

nije evidentirano