Hasta 40% off y Envío a todo USA y PR por solo $2.99  Ver más

Enviar a
FL
0

Mi Cuenta

  • argentina
  • chile
  • colombia
  • españa
  • méxico
  • perú
  • estados unidos
  • internacional

menú

Selecciona tu país

América

Europa

Resto del mundo

portada Detecção de Doenças Cardiovasculares Utilizando Selecção Óptima de Características (en Portugués)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Idioma
Portugués
N° páginas
60
Encuadernación
Tapa Blanda
ISBN13
9786208482596

Detecção de Doenças Cardiovasculares Utilizando Selecção Óptima de Características (en Portugués)

Mary Swarna Latha Gade; Laxmi Narayanamma K. (Autor) · Edicoes Nosso Conhecimento · Tapa Blanda

Detecção de Doenças Cardiovasculares Utilizando Selecção Óptima de Características (en Portugués) - Mary Swarna Latha Gade; Laxmi Narayanamma K.

Libro Nuevo Origen: Estados Unidos
Envío: 7 a 9 días háb.
$ 51.00$ 48.00
-6%
Libro Nuevo

Quedan más de 100 unidades

$ 48.00
Llega entre el 17 Ago y el 21 Ago a FL. Seleccionar ubicación

Elige la lista en la que quieres agregar tu producto o crea una nueva lista

Ir a Mis Listas
Calcula el costo de envío

Reseña del libro "Detecção de Doenças Cardiovasculares Utilizando Selecção Óptima de Características (en Portugués)"

As doenças cardiovasculares (DCV) continuam a ser uma das principais causas de morte a nível mundial, o que realça a necessidade de uma deteção precoce precisa. Este estudo apresenta uma estrutura baseada na aprendizagem automática para a deteção de DCV utilizando sinais de ECG, centrando-se na seleção de caraterísticas melhoradas. O sistema integra o Filtro Rápido Baseado na Correlação (FCBF), a Relevância Máxima de Redundância Mínima (mRMR), o Relevo e a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) para identificar as caraterísticas mais relevantes e não redundantes. O FCBF remove os dados redundantes, o mRMR seleciona as principais caraterísticas relevantes, o Relief classifica as caraterísticas com base no seu poder de distinção de classes e o PSO optimiza o conjunto final de caraterísticas. A classificação é efectuada utilizando classificadores Extra Trees e Random Forest, conhecidos pela sua elevada precisão e resistência ao sobreajuste. O modelo combinado atingiu uma taxa de precisão de 100% em diversos conjuntos de dados, superando os métodos existentes e demonstrando um desempenho superior na seleção e classificação de caraterísticas. Esta estrutura tem um forte potencial para melhorar o diagnóstico precoce de DCV e melhorar a tomada de decisões clínicas.

Opiniones del libro

Ver más opiniones de clientes
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)
  • 0% (0)

Preguntas frecuentes sobre el libro

¿El libro es original?

Todos los libros de nuestro catálogo son Originales.

¿En qué Idioma está escrito el libro?

El libro está escrito en Portugués.

¿Cuál es la encuadernación de este libro?

La encuadernación de esta edición es Tapa Blanda.

Preguntas y respuestas sobre el libro

¿Tienes una pregunta sobre el libro? Inicia sesión para poder agregar tu propia pregunta.

Opiniones sobre Buscalibre

Ver más opiniones de clientes