title: Neural Network Classification of tensotremorogamms for patologies exposure
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kuperin, Yu. A
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mekler, A.A.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Romanov, S. P.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Minin, A. S.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2015-08-27T12:10:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2015-08-27T12:10:08Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2009
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/1683
metadata.lang: -
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.publisher
metadata.value: МИФИ
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.relation.ispartofseries
metadata.value: Сборник научных трудов XI Всероссийской научно-технической конференции «Нейроиформатика-2009», в 2-х частях.;Ч. 2.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural Network Classification of tensotremorogamms for patologies exposure
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕНЗОТРЕМОРОГРАММ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПАТОЛОГИЙ МОТОРНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.type
metadata.value: Article
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.altauthor
metadata.value: Куперин, Ю. А.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.altauthor
metadata.value: Меклер, А. А.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.altauthor
metadata.value: Романов, С. П.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.altauthor
metadata.value: Минин, А. С.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.altabstract
metadata.value: В работе метод нейронных облаков применен для классификации временных рядов тензотреморограмм (ТТГ) с целью выявления патологий моторной системы человека. Обученное нейронное облако использовалось как адаптивный бинарный классификатор, способный разделить с высокой вероятностью выборку испытуемых на здоровых и больных. Показано, что обученное нейронное облако способно правильно классифицировать пациентов с вероятностью на уровне 70%
metadata.lang: en_GB
resources.filename: Kuperin_Conference_NI2009.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1683/1/Kuperin_Conference_NI2009.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 267,9 kB