Clasificación de patrones cardíacos utilizando redes neuronales
Existen diferentes tecnologías de redes neuronales artificiales que pueden utilizarse en diferentes áreas. Una de la más utilizadas es la ART (Adaptative Resonance Teory), que tiene la capacidad de rápido aprendizaje, adaptabilidad a señales con cierto grado de parecido y retención de los patrones a...
| Autor Principal: | Rivera, Eduardo |
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| Otros Autores: | Rodríguez Campos, Francisco Antonio, Rodríguez, Jonathan |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Editorial Universidad Don Bosco
2015
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
Rivera, E., Rodríguez, F. y Rodríguez, J. (2000). Clasificación de patrones cardíacos utilizando redes neuronales. Revista Científica, (2), pp. 27-34. |
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| Sumario: |
Existen diferentes tecnologías de redes neuronales artificiales que pueden utilizarse en diferentes áreas. Una de la más utilizadas es la ART (Adaptative Resonance Teory), que tiene la capacidad de rápido aprendizaje, adaptabilidad a señales con cierto grado de parecido y retención de los patrones aprendidos. En el siguiente artículo se muestra el algoritmo de redes ART y una aplicación en el reconocimiento usando esta tecnología, haciendo énfasis en el problema de procesado de las señales y cómo se resolvió en una aplicación específica para mejorar la capacidad de reconocimiento de una señal. |
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