1. DSpace at Saint Petersburg State University
  2. CLINICAL MEDICINE
  3. Articles
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://hdl.handle.net/11701/1683
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorKuperin, Yu. A-
dc.contributor.authorMekler, A.A.-
dc.contributor.authorRomanov, S. P.-
dc.contributor.authorMinin, A. S.-
dc.date.accessioned2015-08-27T12:10:08Z-
dc.date.available2015-08-27T12:10:08Z-
dc.date.issued2009-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11701/1683-
dc.language.isoruen_GB
dc.publisherМИФИen_GB
dc.relation.ispartofseriesСборник научных трудов XI Всероссийской научно-технической конференции «Нейроиформатика-2009», в 2-х частях.;Ч. 2.-
dc.titleNeural Network Classification of tensotremorogamms for patologies exposureen_GB
dc.title.alternativeПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕНЗОТРЕМОРОГРАММ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПАТОЛОГИЙ МОТОРНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКАen_GB
dc.typeArticleen_GB
dc.contributor.altauthorКуперин, Ю. А.-
dc.contributor.altauthorМеклер, А. А.-
dc.contributor.altauthorРоманов, С. П.-
dc.contributor.altauthorМинин, А. С.-
dc.description.altabstractВ работе метод нейронных облаков применен для классификации временных рядов тензотреморограмм (ТТГ) с целью выявления патологий моторной системы человека. Обученное нейронное облако использовалось как адаптивный бинарный классификатор, способный разделить с высокой вероятностью выборку испытуемых на здоровых и больных. Показано, что обученное нейронное облако способно правильно классифицировать пациентов с вероятностью на уровне 70%en_GB
Располагается в коллекциях:Articles

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Kuperin_Conference_NI2009.pdf267,9 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.