Логотип репозитория
Коллекции
Публикации
Проекты и финансирование
Исследователи
Подразделения
Журналы
Аналитика
Ещё
Новый пользователь? Нажмите здесь, чтобы зарегистрироваться.Забыли пароль?
  1. Главная
  2. Қазақ ұлттық қыздар педагогикалық университеті / Казахский национальный женский педагогический университет
  3. Жарияланымдар / Публикации
  4. Журнал мақалалары / Статьи в журналах
  5. МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІНІҢ КӨМЕГІМЕН ЖҮРЕК АУРУЫН БОЛЖАУ
Загрузка...
Изображение-миниатюра

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІНІҢ КӨМЕГІМЕН ЖҮРЕК АУРУЫН БОЛЖАУ

Автор(ы)
Zhadyra N. Alimbayeva
Кassymbek Ozhikenov
Айдана Еркебай
Chingiz A. Alimbayev
Aiman K. Ozhikenova
Дата публикации
28 октября 2022 г.
Тип
journal article
Издатель
Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University
Журнал
Вестник КазАТК
Том
123
Выпуск
4
Первая страница
191
Последняя страница
199
DOI
10.52167/1609-1817-2022-123-4-191-199
ISSN
1609-1817
Аннотация
Мүгедектік пен өлім деңгейінің жоғары болуына байланысты жүрек-қан тамырлары ауруларын дер кезінде анықтау маңызды мәселе болып отыр. Бұл мақалада машиналық оқыту алгоритмдерін қолданып электрокардиосигналды өңдеу арқылы жүрек ауруын болжауға зерттеу жүргізілген. Жалпы, зерттеу барысында әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерімен 50000-нан астам сандық эксперимент жүргізілді. Салыстырмалы талдау негізінде машиналық оқытудың үлгілері мен әдістері таңдалып, ең жоғары жақсы көрсеткіш нәтиже берді. Зерттеуге келесі әдістер қолданылды: тірек векторлық машинасы, шешімдер ағашы, Байес классификаторы, логистикалық регрессия, k-жақын көршілер, кездейсоқ орман, терең нейрондық желілер. Таңдалған модельдер параметрлерді анықтау және тиімді қолдану үшін ұсынылды.
Темы

heart disease predict...

ECG signal processing...

machine learning clas...

support vector machin...

decision tree

Bayesian classifier

logistic regression

k-nearest neighbors

random forest

deep neural network

Области науки (FoS)

Medicine

Cardiology and Cardio...

Показатели
Get Involved!
  • Source Code
  • Documentation
  • Slack Channel
Make it your own

DSpace-CRIS can be extensively configured to meet your needs. Decide which information need to be collected and available with fine-grained security. Start updating the theme to match your Institution's web identity.

Need professional help?

The original creators of DSpace-CRIS at 4Science can take your project to the next level, get in touch!

Создано на основе Программное обеспечение DSpace-CRIS - расширение поддерживает и развивает 4Science

  • Настройки специальных возможностей
  • Политика конфиденциальности
  • Пользовательское соглашение
  • Отправить отзыв