Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

8 20 0
Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Nội dung chính của bài viết này là đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng (độ chính xác) nhận dạng tín hiệu điện tim ECG (ElectroCardioGraphy), dựa trên việc sử dụng cây quyết định nhị phân (Binary Decision Tree) để phối hợp nhiều mô hình nhận dạng đơn là các mạng nơron kinh điển MLP (Multi Layer Perceptron), mạng nơron logic mờ TSK (Takaga-Sugeno-Kang), máy học vectơ hỗ trợ SVM (Support Vectơ Machines) và rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest).

Ngày đăng: 19/01/2021, 09:42

Hình ảnh liên quan

Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

ng.

dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim Xem tại trang 1 của tài liệu.
Tuy nhiên, mô hình này cũng có một số nhược điểm như:  - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

uy.

nhiên, mô hình này cũng có một số nhược điểm như: Xem tại trang 2 của tài liệu.
Quan sát trên hình 6 ta có thể bậc của hàm Hermite càng cao thì tốc độ biến thiên của hàm  - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

uan.

sát trên hình 6 ta có thể bậc của hàm Hermite càng cao thì tốc độ biến thiên của hàm Xem tại trang 4 của tài liệu.
Mô hình nhận dạng đơn cuối cùng dùng trong bài báo này là mô hình rừng ngẫu nhiên RF (Random  Forest) được phát triển từ L - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

h.

ình nhận dạng đơn cuối cùng dùng trong bài báo này là mô hình rừng ngẫu nhiên RF (Random Forest) được phát triển từ L Xem tại trang 4 của tài liệu.
Hình 11. Đồ thị cột thế hiện số mẫu nhận dạng sai của - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

Hình 11..

Đồ thị cột thế hiện số mẫu nhận dạng sai của Xem tại trang 7 của tài liệu.
các mô hình nhận dạng - bộ CSDL MGH - phân loại ba loại nhịp tim - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

c.

ác mô hình nhận dạng - bộ CSDL MGH - phân loại ba loại nhịp tim Xem tại trang 7 của tài liệu.
Hình 10. Đồ thị cột thể hiện số mẫu nhận dạng sai của các mô hình nhận dạng - bộ CSDL MIT-BIH -  phân loại hai loại nhịp tim bình thường và bất thường - Ứng dụng cây quyết định để xây dựng mô hình phối hợp nâng cao chất lượng nhận dạng tín hiệu điện tim

Hình 10..

Đồ thị cột thể hiện số mẫu nhận dạng sai của các mô hình nhận dạng - bộ CSDL MIT-BIH - phân loại hai loại nhịp tim bình thường và bất thường Xem tại trang 7 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...