ВЫБОР СТРУКТУРЫ И ГИПЕРПАРАМЕТРОВ SVM ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ ЭЛЕКТРОМИОГРАФИИ

Journal Title: Научный взгляд в будущее - Year 2019, Vol 1, Issue 14

Abstract

Метод опорных векторов (SVM) – это широко используемый метод машинного обучения для задачи классификации сигналов электромиографии. Целью данной работы является поиск эффективных алгоритмов классификации таких сигналов при минимальных затратах на оборудов

Authors and Affiliations

Andrej Vitalevich Semendarov

Keywords

Related Articles

ИССЛЕДОВАНИЯ РАБОТЫ ГИДРОДИНАМИЧЕСКОГО ПУЛЬСАТОРА И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА ПАРАМЕТРЫ НЕФТИ

Представлено експериментальні дослідження роботи гідродинамічного пульсатора та визначення інтенсивності ультразвукового поля, яке створюється цим пристроєм, та його вплив на параметри високов’язкої нафти Коханівського р...

CHANGE IN THE LEVEL OF RELIABILITY OF THE RAIL-SLEEPER GRATING OF THE CONTINUOUS TRACK DURING TONNAGE PRODUCTION

This work is the article shows the connection of issues concerning the change in the reliability of the construction of the railing-slab lattice during the development of the tonnage, with the practical tasks of the trac...

ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ПРИМЕНЕНИЯ МОБИЛЬНОГО БАНКИНГА В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

Применяемые во всем мире технологии электронного банкинга (е-Banking) позволяют клиенту получать информацию о своих банковских счетах, а также управлять ими при помощи мобильных средств связи. Развитие мобильного банкинг...

AUTOMATIZATION PROCESSORS GETTING RESULTS FROM PORTABLE MEDICAL AND AUXILIARY DEVICES (IOT) WITH USE OF IBM WATSON

The paper deals with automated data analysis systems presented in various types of data that can be used in medical information systems. The data of the analysis system are used to make decisions of healthcare profession...

SPECIFICATION OF «FROZEN» CONFLICTS: SOCIAL AND PHILOSOPHICAL ASPECTS

The article considers the problems of the «frozen» conflicts development on the CIS space. The authors give special attention to the process of their «freezing», which results mainly in emerging quasi-states. The authors...

Download PDF file
  • EP ID EP621048
  • DOI 10.30888/2415-7538.2019-14-01-010
  • Views 66
  • Downloads 0

How To Cite

Andrej Vitalevich Semendarov (2019). ВЫБОР СТРУКТУРЫ И ГИПЕРПАРАМЕТРОВ SVM ДЛЯ ЭФФЕКТИВНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ СИГНАЛОВ ЭЛЕКТРОМИОГРАФИИ. Научный взгляд в будущее, 1(14), 23-33. https://europub.co.uk/articles/-A-621048