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)

书目详细资料
Parent link:	Journal of Physics: Conference Series Vol. 881 : Innovations in Non-Destructive Testing (SibTest 2017).— 2017.— [012009, 5 p.]
企业作者:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт неразрушающего контроля (ИНК) Кафедра промышленной и медицинской электроники (ПМЭ)
其他作者:	Overchuk K. V., Lezhnina I. A. Inna Alekseevna, Uvarov A. A. Aleksandr Andreevich, Perchatkin V. A., Lvova A. B.
总结:	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
语言:	英语
出版:	2017
主题:	электронный ресурс труды учёных ТПУ функциональное состояние сердце алгоритмы машинное обучение классификаторы
在线阅读:	http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/881/1/012009 http://earchive.tpu.ru/handle/11683/43878
格式:	电子本书章节
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=656286

因特网

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