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J-GLOBAL ID：201702243691776695   整理番号：17A0827347

ECG識別システムのための未知のニューラルネットワークを用いた周波数ランクオーダ統計【Powered by NICT】

Frequency Rank Order Statistic with Unknown Neural Network for ECG Identification System

著者 (5件)： Tseng Kuo-Kun ,  Lee Dachao ,  Hurst William ,  Lin Fang-Yin ,  Ip W.H.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ES  ページ： 160-167  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 心電図(ECG)は,個々に特有な生物学的情報を含んでいる。本論文では,「他のクラス’を特定する特徴抽出法としての周波数ランクオーダ統計(FROS)と逆伝搬ニューラルネットワーク(BPNN)分類器を用いた心電図(ECG)同定システムを提案した。FROSは異なるE CG状態を処理し,ランダム入力重みを持つ,BPNN分類器は,識別システムのための比較的高精度モデルを生成した。さらに,出力層に,分類されたパターンは,出力層ノードの最大値に従って分類した。類似のデータは,最終同定結果に対する1つのカテゴリーに分けられる。実験は,BPNN分類器をSVMとBayes分類器は平均達成よりも正確な結果を生成することを示した。提案した方法は,SVMNNとLVQNNを凌駕する。,本論文で提案し,同定システムはインテリジェント車両システムに適用し,適用例である可能性がある。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 心電図 ,  *IDシステム ,  特徴抽出 ,  *ニューラルネットワーク ,  *周波数
準シソーラス用語： Bayes分類器 ,  高精度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： ECG ,  識別システム ,  ニューラルネットワーク ,  オーダ ,  統計