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dc.contributor.authorKaoulal, R-
dc.contributor.authorHedeili, N-
dc.contributor.authorChikh, MA-
dc.contributor.authorBaroudi, F-
dc.date.accessioned2012-05-23T15:15:56Z-
dc.date.available2012-05-23T15:15:56Z-
dc.date.issued2003-09-28-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/843-
dc.descriptionConférence Internationale sur les Systèmes de Télécommunication , d’Electronique Médicale et d’Automatique, CISTEMA’2003-
dc.description.abstractOn propose dans ce papier deux modèles de classificateurs neuronaux destinés a l’identification de la pathologie cardiaque extrasystole ventriculaire "ESV" ,dont le premier classificateur est un réseau de kohonen ( la méthode LVQ "Learning Vector Quantization") ,et le deuxième est un réseau de neurones multicouches (la méthode de rétropropagation de gradient). Notre but principal est d’avoir un meilleur taux de classification avec une architecture minimale, nous avons appliqué la méthode LPC (Linear Prédictive Coding) afin d’avoir un vecteur d’entré réduit .Notons que les signaux ECG exploités pendant les différentes phases (phase d’apprentissage, phase de validation) de cette étude sont tous extraits de la base de données (MIT-BIH).en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.subjectSignaux ECGen_US
dc.subjectMIT-BIHen_US
dc.subjectclassificateur neuronalen_US
dc.subjectLPCen_US
dc.subjectLVQen_US
dc.subjectrétropropagation de gradienten_US
dc.titleApplication des réseaux de neurones dans la reconnaissance des arythmies cardiaquesen_US
dc.typeArticleen_US
Collection(s) :Communications internationales

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