Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів

Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів

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-мул...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2017
Main Authors: Бойко, А.Л., Настенко, Є.А., Павлов, В.А., Коновал, О.О., Осадчий, М.А., Дємєнтьєв, А.В.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2017
Series:Індуктивне моделювання складних систем
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133637
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-133637
record_format dspace
fulltext
spelling nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1336372025-02-23T19:27:14Z Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів Бойко, А.Л. Настенко, Є.А. Павлов, В.А. Коновал, О.О. Осадчий, М.А. Дємєнтьєв, А.В. 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). 2017 Article 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. XXXX-0044 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133637 004.9 uk Індуктивне моделювання складних систем application/pdf Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
description 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.
format Article
author Бойко, А.Л.
Настенко, Є.А.
Павлов, В.А.
Коновал, О.О.
Осадчий, М.А.
Дємєнтьєв, А.В.
spellingShingle Бойко, А.Л.
Настенко, Є.А.
Павлов, В.А.
Коновал, О.О.
Осадчий, М.А.
Дємєнтьєв, А.В.
Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
Індуктивне моделювання складних систем
author_facet Бойко, А.Л.
Настенко, Є.А.
Павлов, В.А.
Коновал, О.О.
Осадчий, М.А.
Дємєнтьєв, А.В.
author_sort Бойко, А.Л.
title Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
title_short Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
title_full Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
title_fullStr Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
title_full_unstemmed Ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
title_sort ефективність алгоритмів попередньої обробки даних в задачі класификації високочастотних біологічних сигналів
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate 2017
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133637
citation_txt 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.
series Індуктивне моделювання складних систем
work_keys_str_mv AT bojkoal efektivnístʹalgoritmívpoperednʹoíobrobkidanihvzadačíklasifikacíívisokočastotnihbíologíčnihsignalív
AT nastenkoêa efektivnístʹalgoritmívpoperednʹoíobrobkidanihvzadačíklasifikacíívisokočastotnihbíologíčnihsignalív
AT pavlovva efektivnístʹalgoritmívpoperednʹoíobrobkidanihvzadačíklasifikacíívisokočastotnihbíologíčnihsignalív
AT konovaloo efektivnístʹalgoritmívpoperednʹoíobrobkidanihvzadačíklasifikacíívisokočastotnihbíologíčnihsignalív
AT osadčijma efektivnístʹalgoritmívpoperednʹoíobrobkidanihvzadačíklasifikacíívisokočastotnihbíologíčnihsignalív
AT dêmêntʹêvav efektivnístʹalgoritmívpoperednʹoíobrobkidanihvzadačíklasifikacíívisokočastotnihbíologíčnihsignalív
first_indexed 2025-11-24T16:07:15Z
last_indexed 2025-11-24T16:07:15Z
_version_ 1849688520371732480

Similar Items