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 УРОВНЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ У СТУДЕНТОВ ПО ФИЗИКЕ, МАТЕМАТИКЕ И ТЕХНОЛОГИЙ

В роботі досліджується ріверь інформаційної культури студетів з фізиків, математики та технологій. Методом анкетування виявлено фактори, що впливають на формування інформаційної культури. Серед них: оснащеність лаборатор...

FRACTAL ACMEOLOGY AND CYBERACMEOLOGY

Research base questions fractal acmeology on modern step development informatics, cybernetics and progress information technology. Analyses a plural applied and professional realization acmeology.

В РОЛІ ОСОБИСТОСТІ ВИКЛАДАЧА В ДИСТАНЦІЙНОМУ НАВЧАННІ ІНОЗЕМНОЇ МОВИ

В работе рассматривается вопрос дистанционного обучения в вузе и роль личности преподавателя в процессе обучения иностранному языку дистанционно. Использование современных информационных технологий в учебном процессе поз...

ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ФОРМИРОВАНИЮ МОДЕЛИ КОМПЕТЕНЦИЙ БУДУЩИХ АРХИТЕКТОРОВ В СФЕРЕ МЕНЕДЖМЕНТА

На основі аналізу літератури та знань про складність фаху архітектора визначено державницькі підходи щодо формування моделі компетенцій майбутніх архітекторів у сфері менеджменту. Обґрунтовані вимоги до моделі компетенці...

BREAD "CIABATTA" INCREASED NUTRITIONAL VALUE

The use of secondary vegetable raw materials, namely, the products of the wheat plant processing "Dietary supplement", meal of wheat germs food for the long fermentation term wheat bread "Chiabatta", was proposed. The or...

Download PDF file
  • EP ID EP621048
  • DOI 10.30888/2415-7538.2019-14-01-010
  • Views 64
  • 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