EKG SİNYALLERİNİN KABA KÜMELER TEORİSİ KULLANILARAK SINIFLANDIRILMASI

Autor:	Sedat TELÇEKEN, Rasim ÇEKİK
Jazyk:	angličtina
Rok vydání:	2014
Předmět:	Data Mining Uzman sistemler Expert Systems Classification Veri madenciliği Büyük veri analizi Big Data Analysis lcsh:TA1-2040 lcsh:Technology (General) lcsh:T1-995 Kaba kümeler teorisi Sınıflandırma EKG lcsh:Engineering (General). Civil engineering (General) Rough Sets Theory
Zdroj:	Anadolu University Journal of Science and Technology. A : Applied Sciences and Engineering, Vol 15, Iss 2, Pp 125-135 (2014)
ISSN:	2146-0205 1302-3160
Popis:	Kaba kümeler teorisi (KKT), bulanık kümeler gibi uzman sistemler için analiz ve bilgi çıkarımında kullanılan kural tabanlı bir yöntemdir. Kaba kümeler eksik, tutarsız ve belirsiz veri kümelerini düzenleyerek değerlendirme için uygun hale getirmektedir. Bu çalışma EKG sinyallerini, kaba kümeler teorisi tabanlı yeni bir modele göre sınıflandırmayı önerir. Eksik, gereksiz ve tutarsız veri kümeleri günümüzde en çok hastalık verilerinde karşımıza çıkmaktadır. Bu veri kümelerinden doğru kural çıkarmak veya bu veri kümelerini doğru sınıflandırmak, hastalık teşhisinde son derece önemlidir. EKG sinyallerinin verilerinin bulunduğu veri kümesine öngörülen modelin uygulanması, sınıflandırmada çalışma zamanında iyileştirmeyi sağlamıştır. Ayrıca bu çalışma ile en az parametre kullanarak, doktorların daha hızlı ve erken teşhisine yardımcı olacak bir model oluşturulmuştur. Bu model ile EKG sinyalleri % 85 yakın bir doğruluk ile sınıflandırılmıştır.
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doajarticles::d23f7a3d2c94f1cec1f21fbb755f940e http://dergipark.gov.tr/aubtda/issue/3041/42215?publisher=anadolu Zobrazit plný text záznamu