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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.6 No.3
- 발행연도
- 2006.9
- 수록면
- 179 - 183 (5page)
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ECG consists of various waveforms of electric signals of heat. Datamining can be used for analyzing and classifying the waveforms. Conventional studies classifying electrocardiogram have problems like extraction of distorted characteristics, overfitting, etc.
This study classifies electrocardiograms by using BP algorithm and SVM to solve the problems. As results, this study finds that SVM provides an effective prohibition of overfitting in neural networks and guarantees a sole global solution, showing excellence in generalization performance.
This study classifies electrocardiograms by using BP algorithm and SVM to solve the problems. As results, this study finds that SVM provides an effective prohibition of overfitting in neural networks and guarantees a sole global solution, showing excellence in generalization performance.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Pattern Classification for Biomedical Signal
3. Experiment and Result
4. Conclusions
References
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