Алгоритм оптимізації параметрів згорткової нейронної мережі для багатокласової класифікації електрокардіограм з використанням генетичного алгоритму
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
ЕКГ сигнали, класифікація ЕКГ, нейромережа, генетичний алгоритм, підбір параметрів, аналіз даних, обробка сигналів, машинне навчання, медична діагностика, архітектура нейромережі, оптимізація, ефективність, порівняльний аналіз, алгоритмічний підхід, прогностична модель, ECG signals, ECG classification, neural network, genetic algorithm, parameter selection, data analysis, signal processing, machine learning, medical diagnostics, neural network architecture, optimization, efficiency, comparative analysis, algorithmic approach, predictive model
Бібліографічний опис
Зиско, А. О. Алгоритм оптимізації параметрів згорткової нейронної мережі для багатокласової класифікації електрокардіограм з використанням генетичного алгоритму : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютері науки / Зиско Артем Олександрович. – Київ, 2023. – 76 с