摘要 - 机器学习方法/机器学习的使用对于开发人眼状态的识别非常重要,尤其是脑电图(EEG)信号处理的问题以识别眼睛状态。在先前的研究中,所使用的方法可以是监督学习和无监督学习之间的一种组合方法,以及使用监督学习的单一方法。在这项研究中,脑电图的分类使用一种具有监督学习的方法,使用方法:k-neartemest neghbors(k-nn),随机森林和1D卷积神经网络(1D CNNS)。使用四种尺寸(即精度,回忆,精度和F1得分)测量三种分类方法的性能。从实验结果中获得的是,与所使用的四种尺寸的其他两种方法相比,K-NN方法具有最佳性能,其中每个尺寸的值为:准确性= 82.30%;召回= 82.30%;精度= 82.36%; F1得分= 82.30%。k-nn比其他两种方法更适合分类脑电图,因为数据集中的所有输入属性都有实际数字数据类型。
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摘要 脑电图(EEG)是一种由多个通道组成,用于记录一定时间段内的脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过对EEG信号进行通道选择优化来分析EEG癫痫通道,即使用空间选择(SS)和粒子群优化(PSO)方法。在这个最终项目中,我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在进行渠道选择与优化之前,首先利用K最近邻(K-NN)对输入到渠道选择与优化系统的数据进行分类,得到最佳的K值。本次癫痫脑电信号通道选择采用空间选择方法,优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中获得通道,然后可以使用 PSO 对其进行优化,以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据(3 个婴儿和 3 个青少年)和 4 个测试数据(2 个婴儿和 2 个青少年)。获取的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词:EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。摘要 脑电图(EEG)是一种由多个通道组成的、用于记录一定时间段内脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过使用空间选择 (SS) 和粒子群优化 (PSO) 方法优化 EEG 信号上的通道选择来分析癫痫 EEG 通道。在这个最终项目中,我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在选择和优化渠道之前,使用K最近邻(K-NN)进行分类,从作为渠道选择和优化系统输入的数据中获取最佳K值。癫痫脑电通道选择采用空间选择方法,优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中,我们得到了通道,然后可以使用 PSO 进行优化,以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据(3 个婴儿和 3 个青少年)和 4 个测试数据(2 个婴儿和 2 个青少年)。获得的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词:EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。 1. 简介
摘要 — 科技发展已被用来支持各国的卫生和经济体系。特别是在新冠疫情期间,在卫生领域,例如从使用聊天机器人识别阳性病例的过程开始,接触者追踪、监测独立隔离,甚至监测社交媒体的心理健康,都可以借助技术来完成。这可以帮助政府制定政策,让医护人员与患者直接接触,特别是症状较轻的患者,对于症状严重的患者,可以优先得到医护人员的协助。在经济领域,这场疫情导致经济增长下滑,甚至在2020年第三季度,印度尼西亚也出现了经济负增长。印度尼西亚经济增长中最大的比重是家庭消费,这与人们的购买力密切相关。人工智能技术,可以用来考察公共消费水平。从而帮助政府制定如何提高人们购买力的政策。这项技术的使用涉及各种设备、在线数据集、连接到互联网的设备(物联网)以及机器学习、计算机视觉和自然语言处理领域的进步。本研究旨在概述人工智能技术在加强卫生系统和恢复国民经济方面的巨大潜力。
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kemenperin.go.id › download › Pemakai... PDF 2017 年 11 月 16 日 — 2017 年 11 月 16 日 散射因子对飞机部件运行寿命的应用......只要其运行,疲劳寿命就是负载次数的总和。