Ensemble Deep Learning for Biomedical Time Series Classification
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-09-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Ensemble learning has been proved to improve the generalization ability effectively in both theory and practice.
In this paper, we briefly outline the current status of research on it first.
Then, a new deep neural network-based ensemble method that integrates filtering views, local views, distorted views, explicit training, implicit training, subview prediction, and Simple Average is proposed for biomedical time series classification.
Finally, we validate its effectiveness on the Chinese Cardiovascular Disease Database containing a large number of electrocardiogram recordings.
The experimental results show that the proposed method has certain advantages compared to some well-known ensemble methods, such as Bagging and AdaBoost.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jin, Lin-peng& Dong, Jun. 2016. Ensemble Deep Learning for Biomedical Time Series Classification. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099725
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jin, Lin-peng& Dong, Jun. Ensemble Deep Learning for Biomedical Time Series Classification. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099725
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jin, Lin-peng& Dong, Jun. Ensemble Deep Learning for Biomedical Time Series Classification. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099725
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099725
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر