Бакалаврські роботи (БМК)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/22015

Переглянути

Перегляд Бакалаврські роботи (БМК) за Ключові слова "algorithmic approach"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Алгоритм оптимізації параметрів згорткової нейронної мережі для багатокласової класифікації електрокардіограм з використанням генетичного алгоритму
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Зиско, Артем Олександрович; Сердаковський, Віталій Сергійович
    Актуальність теми. Тема мого диплому є дуже актуальною і відноситься до застосування генетичних алгоритмів у класифікації електрокардіографічних (ЕКГ) сигналів та підборі параметрів нейромережі. Класифікація ЕКГ є важливим завданням в медицині, оскільки дозволяє виявляти різноманітні серцеві захворювання та робити прогнози. Використання генетичних алгоритмів дозволяє ефективно підібрати оптимальні параметри нейромережі, що забезпечує досягнення кращих результатів класифікації. Такий підхід має потенціал вдосконалити діагностичні можливості в області серцево-судинних захворювань та покращати якість медичних рішень на основі ЕКГ аналізу. Мета і завдання роботи. Метою роботи є розробка і застосування генетичного алгоритму для підбору оптимальних параметрів нейромережі в задачі класифікації електрокардіографічних (ЕКГ) сигналів. Це дозволить покращити точність та ефективність класифікації ЕКГ, що в свою чергу має велике значення для діагностики серцевих захворювань та прийняття медичних рішень. Використання генетичного алгоритму дозволить автоматично знаходити оптимальні налаштування мережі, зменшуючи залежність від експертного підбору параметрів та покращуючи здатність моделі узагальнювати.