Separación de fuente ciega para la agregación de algoritmos de aprendizaje automático: un caso de clasificación de arritmias
Autores: Gajowniczek, Krzysztof; Grzegorczyk, Iga; Gostkowski, Micha; Zbkowski, Tomasz
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Separación de fuente ciega para la agregación de algoritmos de aprendizaje automático: un caso de clasificación de arritmias
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Separación ciega de fuentes
Alarmas de arritmia
Redes neuronales artificiales
Agregación de modelos
Señales fisiológicas
Precisión de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo, presentamos una aplicación del algoritmo de separación de fuentes ciegas (BSS) para reducir las falsas alarmas de arritmia y mejorar la precisión de clasificación de las redes neuronales artificiales (ANNs).
Descripción
En este trabajo, presentamos una aplicación del algoritmo de separación de fuentes ciegas (BSS) para reducir las falsas alarmas de arritmia y mejorar la precisión de clasificación de las redes neuronales artificiales (ANNs).