1. Trang chủ
  2. » Kinh Tế - Quản Lý

PHÂN LOẠI BỆNH RUNG NHĨ DÙNG XGBOOST VÀ HỌC SÂU

7 20 0

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 7
Dung lượng 367,1 KB

Nội dung

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một phương pháp giải quyết bài toán phân loại tín hiệu nhịp tim theo hướng tiếp cận sử dụng kết hợp XGBoost và học sâu, trong đó XGBoost đóng [r]

Ngày đăng: 14/01/2021, 21:24

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 1. Lựa chọn đoạn tín hiệu để huấn luyện mô hình deep learning cho lớp Normal - PHÂN LOẠI BỆNH RUNG NHĨ DÙNG XGBOOST VÀ HỌC SÂU
Hình 1. Lựa chọn đoạn tín hiệu để huấn luyện mô hình deep learning cho lớp Normal (Trang 3)
Hình 2. Ví dụ ảnh phổ tần số của đoạn tín hiệu ECG - PHÂN LOẠI BỆNH RUNG NHĨ DÙNG XGBOOST VÀ HỌC SÂU
Hình 2. Ví dụ ảnh phổ tần số của đoạn tín hiệu ECG (Trang 4)
Nhìn hình 1 chúng tôi nhận thấy đa phần các bản ghi có chiều dài 9000 mẫu (tương ứng với 30 giây) - PHÂN LOẠI BỆNH RUNG NHĨ DÙNG XGBOOST VÀ HỌC SÂU
h ìn hình 1 chúng tôi nhận thấy đa phần các bản ghi có chiều dài 9000 mẫu (tương ứng với 30 giây) (Trang 5)

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w