Знайдено документів: 1
Інформація × Реєстраційний номер 2121U008147, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Система розпізнавання серцевої аритмії за сигналами ЕКГ на основі методів машинного навчання Автор Гульчук Всеволод ПавловичHulchuk Vsevolod Pavlovych Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45166 Видання Київ Опис Дипломна робота 136 с., 29 рис., 14 табл., 2 додатки, 18 джерел. У роботі було поставлено та вирішено проблему розпізнавання серцевої аритмії за сигналами ЕКГ методами машинного навчання. Було реалізовано всі етапи створення та покращення моделі машинного навчання а також проаналізовано отримані результати, порівняно альтернативи. Об’єктом дослідження стали уривки електрокардіограми фіксованої довжини/фіксованої кількості піків, їх статистичні показники. Предметом дослідження стали методи машинного навчання, в тому числі глибинного навчання, їх ансамблювання та методи їх оптимізації. Thesis 136 pages, 29 figures, 14 tables, 2 appendices, 18 sources. In the work the problem of recognition of Atrial Fibrillation on ECG signals by machine learning methods was stated and solved. It was transformed by all sorts of machine learning methods and the initial results generated by the alternatives were analysed. The objects of the study were fragments of the electrocardiogram of fixed length / fixed number of peaks, their statistical indicators. The subject of the study were methods of machine learning, including deep learning, their assembly and methods of their optimization. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити
Матеріали
Бакалаврська робота
Гульчук Всеволод Павлович. Система розпізнавання серцевої аритмії за сигналами ЕКГ на основі методів машинного навчання : публікація 2021-01-01; Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 2121U008147
Знайдено документів: 1

Оновлено: 2026-03-14