Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів

• Veröffentlicht in: Індуктивне моделювання складних систем
• Datum: 2017
• Hauptverfasser: Бойко, А.Л., Настенко, Є.А., Павлов, В.А., Коновал, О.О., Осадчий, М.А., Дємєнтьєв, А.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133637
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів / А.Л. Бойко, Є.А. Настенко, В.А. Павлов, О.О. Коновал, М.А. Осадчий, А.В. Дємєнтьєв // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2017. — Вип. 9. — С. 23-30. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

В роботі наведено результати досліджень, що дозволили оцінити ефективність застосування різних алгоритмів згладжування сигналів пульсометрії в задачі класифікації здоров'я людини з точки зору стану серцево-судинної системи. Моделювання згладжених сигналів відбувалося за рекурентним адитивно-мультиплікативного багатоетапним алгоритмом (РАМБА) методу групового урахування аргументів (МГУА), проведення класифікації отриманих моделей реалізовано засобами програми GMDH Shell. В данной работе приведены результаты исследования эффективности различных алгоритмов сглаживания сигналов пульсометрии в задаче классификации здоровья человека с точки зрения состояния сердечнососудистой системы. Моделирование сглаженных сигналов реализовано с помощью рекуррентного адитивно-мультипликативного многоэтапного алгоритма РАМБА метода группового учета аргументов. This paper presents the results of effectiveness research on various algorithms for smoothing pulsometry signals in the classification problem of human health from the view point of cardiovascular system state. The modeling of smoothed signals are realized using the Recurrent Aditive-Multiplicative Multistage Algorithm (RAMMA) of Group Method of Data Handling (GMDH).