Comprehensive Analysis of Swarm Based Classifiers and Bayesian Based Models for Epilepsy Risk Level Classification from EEG Signals

Lingua: inglese

Editore: Anchor Academic Publishing Mrz 2017, 2017

3960671229 / 9783960671220

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This project presents the performance analysis of Particle swarm optimization (PSO), hybrid PSO and Bayesian classifier to calculate the epileptic risk level from electroencephalogram (EEG) inputs. PSO is an optimization technique which is initialized with a population of random solutions and searches for optima by updating generations. PSO is initialized with a group of random particles (solutions) and then searches for optima by updating generations. Hybrid PSO differs from ordinary PSO by calculating inertia weight to avoid the local minima problem. Bayesian classifier works on the principle of Bayes' rule in which it is the probability based theorem.The results of PSO, hybrid PSO and Bayesian classifier are calculated and their performance is analyzed using performance index, quality value, cost function and classification rate in calculating the epileptic risk level from EEG. 52 pp. Englisch.

Codice articolo 9783960671220

Titolo
Comprehensive Analysis of Swarm Based Classifiers and Bayesian Based Models for Epilepsy Risk Level Classification from EEG Signals
Autore
Harikumar Rajaguru
Editore
Anchor Academic Publishing Mrz 2017
Anno di pubblicazione
2017
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3960671229
ISBN 13
9783960671220
Peso dell'articolo
99 grammi
Dimensioni
220x155x4 mm

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