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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제1호
발행연도
2004.2
수록면
82 - 87 (6page)

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심전도 데이터는 심장의 전기적인 신호의 다양한 파형으로 이루어지며, 이와 같은 파형을 분석하고 분류하기 위하여 데이터마이닝 기법을 이용할 수 있다. 심전도신호를 분류하기 위한 기존의 연구들은 왜곡된 특징추출과 과적합 등 문제점을 가지고 있다.
본 연구에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 BP 알고리즘과 SVM을 이용하여 심전도 신호를 분류해 보았다. 그 결과 SVM이 신경망에서 발생하는 과적합을 효과적으로 방지하고, 유일한 전역해를 보장함으로써, 일반화 성능에서 우수함을 보이고 있다는 사실을 확인하였다.
#심전도 #데이터마이닝 #BP 알고리즘 #SVM #신경망 #ECG #Datamining #BP algorithm #Neural Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 심전도 신호의 패턴 분류
3. 실험 및 결과
4. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개

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