9783960670995 - comprehensive analysis of extreme learning machine and continuous genetic algorithm for robust classification of epilepsy from eeg signals di prabhakar, sunil kumar (17 risultati)
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Comprehensive Analysis of Extreme Learning Machine and Continuous Genetic Algorithm for Robust Classification of Epilepsy from EEG Signals | Harikumar Rajaguru (u. a.) | Taschenbuch | 36 S. | Englisch | 2017 | Anchor Academic Publishing | EAN 9783960670995 | Verantwortliche Person für die EU: Dryas…Verlag, ein Imprint der Bedey und Thoms Media GmbH, Hermannstal 119k, 22119 Hamburg, kontakt[at]dryas[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Epilepsy is a common and diverse set of chronic neurological disorders characterized by seizures. It is a paroxysmal behavioral spell generally caused by an excessive disorderly discharge of cortical nerve cells of the brain. Epile…psy is marked by the term 'epileptic seizures'. Epileptic seizures result from abnormal, excessive or hyper-synchronous neuronal activity in the brain. About 50 million people worldwide have epilepsy, and nearly 80% of epilepsy occurs in developing countries. The most common way to interfere with epilepsy is to analyse the EEG (electroencephalogram) signal which is a non-invasive, multi channel recording of the brain's electrical activity. It is also essential to classify the risk levels of epilepsy so that the diagnosis can be made easier.This study investigates the possibility of Extreme Learning Machine (ELM) and Continuous GA as a post classifier for detecting and classifying epilepsy of various risk levels from the EEG signals. Singular Value Decomposition (SVD), Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) are used for dimensionality reduction. 36 pp. Englisch.
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Epilepsy is a common and diverse set of chronic neurological disorders characterized by seizures. It is a paroxysmal behavioral spell generally caused by an excessive disorderly discharge of cortical nerve cells of t…he brain. Epilepsy is marked by the term .
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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Epilepsy is a common and diverse set of chronic neurological disorders characterized by seizures. It is a paroxysmal behavioral spell generally caused by an excessive disorderly discharge of cortical nerve cells of the brain. Epilepsy…is marked by the term ¿epileptic seizures¿. Epileptic seizures result from abnormal, excessive or hyper-synchronous neuronal activity in the brain. About 50 million people worldwide have epilepsy, and nearly 80% of epilepsy occurs in developing countries. The most common way to interfere with epilepsy is to analyse the EEG (electroencephalogram) signal which is a non-invasive, multi channel recording of the brain¿s electrical activity. It is also essential to classify the risk levels of epilepsy so that the diagnosis can be made easier.This study investigates the possibility of Extreme Learning Machine (ELM) and Continuous GA as a post classifier for detecting and classifying epilepsy of various risk levels from the EEG signals. Singular Value Decomposition (SVD), Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) are used for dimensionality reduction.Diplomica Verlag, Hermannstal 119k, 22119 Hamburg 36 pp. Englisch.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Epilepsy is a common and diverse set of chronic neurological disorders characterized by seizures. It is a paroxysmal behavioral spell generally caused by an excessive disorderly discharge of cortical nerve cells of the brain. Epilepsy i…s marked by the term 'epileptic seizures'. Epileptic seizures result from abnormal, excessive or hyper-synchronous neuronal activity in the brain. About 50 million people worldwide have epilepsy, and nearly 80% of epilepsy occurs in developing countries. The most common way to interfere with epilepsy is to analyse the EEG (electroencephalogram) signal which is a non-invasive, multi channel recording of the brain's electrical activity. It is also essential to classify the risk levels of epilepsy so that the diagnosis can be made easier.This study investigates the possibility of Extreme Learning Machine (ELM) and Continuous GA as a post classifier for detecting and classifying epilepsy of various risk levels from the EEG signals. Singular Value Decomposition (SVD), Principal Component Analysis (PCA) and Independent Component Analysis (ICA) are used for dimensionality reduction.
