Алгоритм оптимізації параметрів згорткової нейронної мережі для багатокласової класифікації електрокардіограм з використанням генетичного алгоритму

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСердаковський, Віталій Сергійович
dc.contributor.authorЗиско, Артем Олександрович
dc.date.accessioned2024-02-20T08:58:33Z
dc.date.available2024-02-20T08:58:33Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractАктуальність 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.
dc.description.abstractotherRelevance of the topic: The topic of my thesis is highly relevant and pertains to the application of genetic algorithms in the classification of electrocardiographic (ECG) signals and parameter selection for neural networks. ECG classification is an important task in medicine as it enables the detection of various heart conditions and provides prognostic information. The use of genetic algorithms allows for the efficient selection of optimal parameters for the neural network, leading to improved classification results. This approach has the potential to enhance diagnostic capabilities in the field of cardiovascular diseases and improve the quality of medical decisions based on ECG analysis. Objective and tasks: The objective of this thesis is to develop and apply a genetic algorithm for parameter selection of a neural network in the task of ECG signal classification. This will improve the accuracy and efficiency of ECG classification, which is crucial for the diagnosis of heart conditions and medical decision-making. The use of a genetic algorithm will enable the automatic discovery of optimal network configurations, reducing dependence on expert parameter tuning and improving the generalization ability of the model.
dc.format.extent76 с.
dc.identifier.citationЗиско, 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
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64739
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectЕКГ сигнали
dc.subjectкласифікація ЕКГ
dc.subjectнейромережа
dc.subjectгенетичний алгоритм
dc.subjectпідбір параметрів
dc.subjectаналіз даних
dc.subjectобробка сигналів
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectмедична діагностика
dc.subjectархітектура нейромережі
dc.subjectоптимізація
dc.subjectефективність
dc.subjectпорівняльний аналіз
dc.subjectалгоритмічний підхід
dc.subjectпрогностична модель
dc.subjectECG signals
dc.subjectECG classification
dc.subjectneural network
dc.subjectgenetic algorithm
dc.subjectparameter selection
dc.subjectdata analysis
dc.subjectsignal processing
dc.subjectmachine learning
dc.subjectmedical diagnostics
dc.subjectneural network architecture
dc.subjectoptimization
dc.subjectefficiency
dc.subjectcomparative analysis
dc.subjectalgorithmic approach
dc.subjectpredictive model
dc.titleАлгоритм оптимізації параметрів згорткової нейронної мережі для багатокласової класифікації електрокардіограм з використанням генетичного алгоритму
dc.title.alternativeAn algorithm for optimizing convolutional neural network parameters for multi-class classification of electrocardiograms using genetic algorithm
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ZyskoAO_BC-92_bakalavr_2023.pdf
Розмір:
1.15 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМК)
Бакалаврські роботи