The evaluation of functional heart condition with machine learning algorithms; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 881 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2017)

The evaluation of functional heart condition with machine learning algorithms; Journal of Physics: Conference Series; Vol. 881 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2017)

書誌詳細
Parent link:	Journal of Physics: Conference Series Vol. 881 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2017).— 2017.— [012009, 5 p.]
団体著者:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт неразрушающего контроля (ИНК) Кафедра промышленной и медицинской электроники (ПМЭ)
その他の著者:	Overchuk K. V., Lezhnina I. A. Inna Alekseevna, Uvarov A. A. Aleksandr Andreevich, Perchatkin V. A., Lvova A. B.
要約:	Title screen This paper is considering the most suitable algorithms to build a classifier for evaluating of the functional heart condition with the ability to estimate the direction and progress of the patient's treatment. The cons and pros of algorithms was analyzed with respect to the problem posed. The most optimal solution has been given and justified. Режим доступа: по договору с организацией-держателем ресурса
言語:	英語
出版事項:	2017
主題:	электронный ресурс труды учёных ТПУ функциональное состояние сердце алгоритмы машинное обучение классификаторы
オンライン･アクセス:	http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/881/1/012009 http://earchive.tpu.ru/handle/11683/43878
フォーマット:	電子媒体図書の章
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=656286

インターネット

http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/881/1/012009
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/43878